A digital microfluidic approach to increasing sample volume and reducing bead numbers in single molecule array assays
Notice bibliographique
Résumé
We report methods that improve the manipulation of magnetic beads using digital microfluidics (DMF) that can enhance the performance of single molecule array (Simoa) digital protein assays in miniaturized analytical systems. Despite significant clinical and biomedical applications for digital protein detection, the development of miniaturized Simoa systems has been limited by the requirements for use of large sample volumes (∼100 μL) and low numbers of beads (∼5000) for high sensitivity tests. To address these challenges, we improved the integration of DMF with Simoa-based assays by developing strategies for loading mixtures of sample and beads into DMF networks using methods relying on either virtual channels or small liquid segments that were applied either in parallel or in a stepwise manner. We have also demonstrated a dedicated densifying electrode technique that captures low numbers of beads within a droplet, allowing high bead retention with minimal residual volumes of liquid. Based on these improvements, we optimized the front-end assay processing of beads using DMF and demonstrated a method to detect tumor necrosis factor α (TNF-α) by Simoa that showed equivalent performance to a microtitre plate assay. The new strategies described here form a step toward integrating DMF and Simoa for a wide range of applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».