Two chemistries on a single lab-on-chip: Nitrate and orthophosphate sensing underwater with inlaid microfluidics
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Notice bibliographique
Résumé
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 <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m1"><mml:mrow><mml:msubsup><mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">N</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">O</mml:mi></mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn><mml:mo>−</mml:mo></mml:msubsup></mml:mrow></mml:math> and 0.25 µM–10 µM <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m2"><mml:mrow><mml:msubsup><mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">P</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">O</mml:mi></mml:mrow><mml:mn>4</mml:mn><mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn><mml:mo>−</mml:mo></mml:mrow></mml:msubsup></mml:mrow></mml:math> were analyzed, reporting detection limits of 97 nM <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m3"><mml:mrow><mml:msubsup><mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">N</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">O</mml:mi></mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn><mml:mo>−</mml:mo></mml:msubsup></mml:mrow></mml:math> and 15 nM <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m4"><mml:mrow><mml:msubsup><mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">P</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">O</mml:mi></mml:mrow><mml:mn>4</mml:mn><mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn><mml:mo>−</mml:mo></mml:mrow></mml:msubsup></mml:mrow></mml:math> . 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.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle