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Enregistrement W4311707634 · doi:10.3389/fsens.2022.1080020

Two chemistries on a single lab-on-chip: Nitrate and orthophosphate sensing underwater with inlaid microfluidics

2022· article· en· W4311707634 sur OpenAlexafffundabout
Edward Luy, James Smith, Iain Grundke, Colin Sonnichsen, Arnold Furlong, Vincent J. Sieben

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sensors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundOcean Frontier InstituteDalhousie UniversityDartmouth College
Mots-clésMicrofluidicsLab-on-a-chipAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceChemistryNanotechnologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autonomous in situ sensors are required to monitor high-frequency nutrient fluctuations in marine environments on a mass-scale. We present a submersible, dual-chemistry sensor that performs multiple colourimetric assays simultaneously on a fluid sample for multi-parameter in situ analysis. Based on a highly configurable architecture that has been successfully deployed for several multi-month periods, the sensor utilizes 10 solenoid valves, 4 syringes, 3 stepper motors, 2 LEDs, 4 photodiodes, and “inlaid” microfluidics to permit optical measurements of microliter fluid volumes. Fluid pathways are machined into a modular two-layer microfluidic lab-on-chip (LOC) fabricated from poly (methyl methacrylate) (PMMA) with two parallel inlaid optical cells of 10.4 mm and 25.4 mm path lengths (1.7 µl and 4 μl, respectively). Different LOC designs can be used to implement a wide variety of colorimetric assays. We demonstrate application of our dual-chemistry sensor towards simultaneous measurement of nitrate and dissolved orthophosphate: two nutrients fundamental to primary production. The performance of the dual-species nitrate and phosphate “NP Sensor” is characterized first in a controlled laboratory environment. Combined nutrient standards containing nitrate and phosphate concentrations ranging from 2.5 µM–100 µM NO3− and 0.25 µM–10 µM PO43− were analyzed, reporting detection limits of 97 nM NO3− and 15 nM PO43− . Calibrations were repeated under 3 fixed temperature conditions, T = 5°C, 10°C, 15°C, to determine the temperature-dependent sensitivity relations for both species needed to calculate concentrations during field deployments. Finally, an 8-day field deployment in Fish Hatchery Park, NS, Canada followed, acquiring a total of 592 nitrate and dissolved orthophosphate measurements. An on-board combined nutrient standard was measured periodically to assess the in situ accuracy of the sensor, with an average relative uncertainty of 15% across the deployment. Measured nitrate and dissolved orthophosphate levels in the river reached as high as 10 µM and 3.6 µM, respectively. Fast Fourier transform analysis suggests a strong out-of-phase relationship between measured phosphate and water level, with a shared frequency peak in both data agreeing within a 3.2% difference. This trend is due to conventional mixing at the river mouth to neighboring Bedford Basin. A spike in the measured nitrate to phosphate (N:P) ratio was also observed, synchronized to a precipitation event and indicative of runoff. The novel sensor will enable high-frequency dual-nutrient monitoring in many aquatic environments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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