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Enregistrement W4402985335 · doi:10.3390/mi15101228

Parallelization of Curved Inertial Microfluidic Channels to Increase the Throughput of Simultaneous Microparticle Separation and Washing

2024· article· en· W4402985335 sur OpenAlexafffund
Nima Norouzy, Arsalan Nikdoost, Pouya Rezai

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésMicrofluidicsMicrochannelMicroparticleThroughputParticle (ecology)Volumetric flow rateChannel (broadcasting)Separation (statistics)Sample (material)Flow (mathematics)Materials scienceNanotechnologyChromatographyAnalytical Chemistry (journal)ChemistryMechanicsOpticsComputer sciencePhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rising global need for clean water highlights the importance of efficient sample preparation methods to separate and wash various contaminants such as microparticles. Microfluidic methods for these purposes have emerged but they mostly deliver either separation or washing, with very low throughputs. Here, we investigate parallelization of a curved-channel particle separation and washing device in order to increase its throughput for sample preparation. A curved microchannel applies inertial forces to focus larger 10 µm microparticles at the inner wall of the channel and separate them from smaller 5 µm microparticles at the outer wall. At the same time, Dean flow recirculation is used to exchange the carrier solution of the large microparticles to a clean buffer (washing). We increased the number of curved channels in a stepwise manner from two to four to eight channels in two different arraying designs, i.e., rectangular and polar arrays. We examined efficient separation of target 10 µm particles from 5 µm particles, while transferring the larger microparticles into a clean buffer. Dean flow recirculation studies demonstrated that the rectangular arrayed device performs better, providing solution exchange efficiencies of more than 96% on average as compared to 89% for the polar array device. Our 8-curve rectangular array device provided a particle separation efficiency of 98.93 ± 0.91%, while maintaining a sample purity of 92.83 ± 1.47% at a high working flow rate of 12.8 mL/min. Moreover, the target particles were transferred into a clean buffer with a solution exchange efficiency of 96.81 ± 0.54% in our 8-curve device. Compared to the literature, our in-plane parallelization design of curved microchannels resulted in a 13-fold increase in the working flow rate of the setup while maintaining a very high performance in particle separation and washing. Our microfluidic device offers the potential to enhance the throughput and the separation and washing efficiencies in applications for biological and environmental samples.

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 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,438

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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