Development of membrane in microfluidic device for sorting and detection for potential heterogeneity investigation
Notice bibliographique
Résumé
Membrane fabrication and integration with microfluidic devices has received increased attention for applications including bio-detection (a device providing analytical information in a selective and quantitative manner using a biological recognition element), membrane-based separation, and biological sample purification. The main challenges associated with these applications have been: 1) meeting sensitivity/selectivity requirements, 2) decreasing costs, 3) maintaining the mechanical stability of the membrane, 4) offering high throughput. Therefore, the main goal of this study was to demonstrate size-based membrane separation and bio-detection using double layer channel developed in our lab and to show how the membrane integrated channel can selectively separate rod shape cell separation with various aspect ratio based on size and enhance bio detection rate with flow. Based on an existing double-channel and cross-flow microfluidics platform, we explored various polymeric materials for fabricating porous membranes to use in pore-size-dependent separation. We induced pores via stop-flow lithography, and investigated membrane properties and limitations for pore-size-dependent separation. We investigated potential applications of poly(ethylene glycol) diacrylate (PEGDA)-based membrane integrated platforms in biological molecule detection based on streptavidin and biotin interaction. We demonstrated that flow and concentrations can enhance target detection in this platform.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».