Notice bibliographique
Résumé
A major barrier to the clinical utilization of microfluidically generated water-in-oil droplets is the cumbersome washing steps required to remove the non-biocompatible organic oil phase from the droplets. In this paper, we report an on-chip magnetic water-in-water droplet generation and manipulation platform using a biocompatible aqueous two-phase system of a polyethylene glycol–polypropylene glycol–polyethylene glycol triblock copolymer (PEG–PPG–PEG) and dextran (DEX), eliminating the need for subsequent washing steps. By careful selection of a ferrofluid that shows an affinity toward the DEX phase (the dispersed phase in our microfluidic device), we generate magnetic DEX droplets in a non-magnetic continuous phase of PEG–PPG–PEG. We apply an external magnetic field to manipulate the droplets and sort them into different outlets. We also perform scaling analysis to model the droplet deflection and find that the experimental data show good agreement with the model. We expect that this type of all-biocompatible magnetic droplet microfluidic system will find utility in biomedical applications, such as long-term single cell analysis. In addition, the model can be used for designing experimental parameters to achieve a desired droplet trajectory.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,401 | 0,619 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».