A New Rapid Microfluidic Detection Platform Utilizing Hydrogel‐Membrane under Cross‐Flow
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogel‐based biosensing, based on antigen–antibody binding, has been utilized for various biomedical applications such as cancer monitoring. Hydrogels offer highly sensitive detection with the prevention of nonspecific binding because of 3D porous structure and hydrophilicity. However, these hydrogel‐based biosensing platforms require a time scale of hours to complete immunoassays because binding events are diffusion‐limited, where target biomolecules must diffuse into and throughout the 3D porous network. Here, a new rapid microfluidic platform is introduced utilizing a cross‐flow induced advective‐transportation of targets into a hydrogel membrane with fluorescent reporting. This flow enhanced delivery of target analytes significantly reduces their detection time to under 15 min. This flow effect is also numerically investigated on the detection process. Both numerical and experimental results show an exponential decrease in the detection time. More importantly, the cross‐flow configuration in our platform provides an additional size‐based filtration feature that effectively selects against larger components in a blood sample, such as red blood cells, during the detection process. This addition, not seen in conventional biosensing platforms, eliminates the need for blood sample prefiltration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».