A Tri‐Droplet Liquid Structure for Highly Efficient Intracellular Delivery in Primary Mammalian Cells Using Digital Microfluidics
Notice bibliographique
Résumé
Automated techniques for mammalian cell engineering are needed to examine a wide range of unique genetic perturbations especially when working with precious patient samples. An automated and miniaturized technique making use of digital microfluidics to electroporate a minimal number of mammalian cells (≈40 000) at a time on a scalable platform is introduced. This system functions by merging three droplets into a continuous droplet chain, which is called a triDrop. In the triDrop configuration, the outer droplets are comprised of high‐conductive liquid while an inner or middle droplet comprising of low‐conductivity liquid that contains the cells and biological payloads. In this work, it is shown that applying a voltage to the outer droplets generates an effective electric field throughout the tri‐droplet structure allowing for insertion of the biological payload into the cells without sacrificing long‐term cell health. This technique is shown for a range of biological payloads including plasmids, mRNA, and fully formed proteins being inserted into adherent and suspension cells which include primary T‐cells. The unique features of flexibility and versatility of triDrop show that the platform can be used for the automation of multiplexed gene edits with the benefits of low reagent consumption and minimal cell numbers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».