Materials and methods for droplet microfluidic device fabrication
Notice bibliographique
Résumé
Since the first reports two decades ago, droplet-based systems have emerged as a compelling tool for microbiological and (bio)chemical science, with droplet flow providing multiple advantages over standard single-phase microfluidics such as removal of Taylor dispersion, enhanced mixing, isolation of droplet contents from surfaces, and the ability to contain and address individual cells or biomolecules. Typically, a droplet microfluidic device is designed to produce droplets with well-defined sizes and compositions that flow through the device without interacting with channel walls. Successful droplet flow is fundamentally dependent on the microfluidic device - not only its geometry but moreover how the channel surfaces interact with the fluids. Here we summarise the materials and fabrication techniques required to make microfluidic devices that deliver controlled uniform droplet flow, looking not just at physical fabrication methods, but moreover how to select and modify surfaces to yield the required surface/fluid interactions. We describe the various materials, surface modification techniques, and channel geometry approaches that can be used, and give examples of the decision process when determining which material or method to use by describing the design process for five different devices with applications ranging from field-deployable chemical analysers to water-in-water droplet creation. Finally we consider how droplet microfluidic device fabrication is changing and will change in the future, and what challenges remain to be addressed in the field.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,038 |
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 ».