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Enregistrement W4317989693 · doi:10.1021/acsami.2c17317

Antifouling Properties of Pluronic and Tetronic Surfactants in Digital Microfluidics

2023· article· en· W4317989693 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiofoulingMaterials scienceQuartz crystal microbalanceChemical engineeringFoulingMicrofluidicsPoloxamerPulmonary surfactantSupercritical fluidDynamic light scatteringFluorescence recovery after photobleachingAmphiphileNanotechnologyOrganic chemistryChemistryPolymerAdsorptionMembraneComposite materialCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fouling at liquid-solid interfaces is a pernicious problem for a wide range of applications, including those that are implemented by digital microfluidics (DMF). There are several strategies that have been used to combat surface fouling in DMF, the most common being inclusion of amphiphilic surfactant additives in the droplets to be manipulated. Initial studies relied on Pluronic additives, and more recently, Tetronic additives have been used, which has allowed manipulation of complex samples like serum and whole blood. Here, we report our evaluation of 19 different Pluronic and Tetronic additives, with attempts to determine (1) the difference in antifouling performance between the two families, (2) the structural similarities that predict exceptional antifouling performance, and (3) the mechanism of the antifouling behavior. Our analysis shows that both Pluronic and Tetronic additives with modest molar mass, poly(propylene oxide) (PPO) ≥50 units, poly(ethylene oxide) (PEO) mass percentage ≤50%, and hydrophilic-lipophilic balance (HLB) ca. 13-15 allow for exceptional antifouling performance in DMF. The most promising candidates, P104, P105, and T904, were able to support continuous movement of droplets of serum for more than 2 h, a result (for devices operating in air) previously thought to be out of reach for this technique. Additional results generated using device longevity assays, intrinsic fluorescence measurements, dynamic light scattering, asymmetric flow field flow fractionation, supercritical angle fluorescence microscopy, atomic force microscopy, and quartz crystal microbalance measurements suggest that the best-performing surfactants are more likely to operate by forming a protective layer at the liquid-solid interface than by complexation with proteins. We propose that these results and their implications are an important step forward for the growing community of users of this technique, which may provide guidance in selecting surfactants for manipulating biological matrices for a wide range of applications.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,181 · 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