Bioinspired Repellent Pipette Tips with Low Retention Properties Prevent Contamination in Handling Biological Samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cross-contamination of biological samples during handling and preparation, is a major issue in laboratory setups, leading to false-positives or false-negatives. Sample carryover residue in pipette tips contributes greatly to this issue. Most pipette tips on the market are manufactured with hydrophobic polymers that are able to repel high surface tension liquids, yet they lack in performance when low surface tension liquids are involved. This presents an obstacle for pipette tips as inaccuracies and loss in precision arise when low surface tension liquids such as viscous oils are pipetted. Here we propose the use of lubricant-infused surface (LIS) technology to achieve omniphobic properties in pipette tips. Using a versatile and simple design, the inner lumen of commercially available pipette tips was coated with a fluorosilane (FS) layer using chemical vapor deposition (CVD). We show that after lubricating the tips through simply pipetting up and down a fluorinated lubricant, the surface free energy of the tips drastically decreased enabling them to attain low retention properties. Contact angle measurements reveals that the treated pipette tips have enhanced omniphobic properties. The repellent behavior of the lubricant-infused pipette tips against physical adsorption is investigated through pipetting a food coloring dye as well as human blood samples and are compared to the untreated tips. The results show significantly less amount carryover residue when the lubricant-infused tips are utilized compared to commercially available ones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».