Automated Microcontact Bioprinting for High-Throughput Manufacturing of Lubricant-Infused Microarrays
Notice bibliographique
Résumé
Microarrays are widely used for detecting target analytes and biomarkers, with fabrication methods ranging from non-contact to contact bioprinting techniques. Microcontact bioprinting (μCP), which utilizes elastomeric stamps to transfer biorecognition molecules (bioinks) onto substrates, offers advantages such as customizability, cost-effectiveness, and versatility in handling bioinks with high viscosities. Despite its prevalent use in laboratory settings, μCP faces challenges in achieving the repeatability and reproducibility required for industrial manufacturing. In this study, we address these limitations by developing and optimizing a μCP protocol using industrial techniques. A key innovation in our approach is the combination of microcontact printing with fluorosilanization, enabling the use of lubricant-infused surfaces to prevent non-specific attachment. Additionally, we enhance biomolecule immobilization through covalent attachment using a modified bioink formulation. We identify and mitigate high-risk failure modes including bioink formulation, application and removal, environmental conditions, and force application during stamping. Furthermore, we integrate an automated syringe pump and a standardized force application system, taking critical steps toward industrial scalability. Using lubricant-infused substrates, our optimized μCP protocol demonstrates significant improvements in repeatability and reproducibility, achieving intra-assay and inter-assay coefficients of variance below 10% and signal-to-noise ratios exceeding 15. These advancements validate our μCP method for high-throughput, scalable microarray fabrication, paving the way for its implementation in industrial manufacturing.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».