Leveraging flexible pipette-based tool changes to transform liquid handling systems into dual-function sample preparation and imaging platforms
Notice bibliographique
Résumé
In soft materials synthesis, rapid self-assembly and poor mechanical strength often limit the applicability of experimental characterization techniques. This limitation arises because transferring these materials to a suitable imaging platform is either too slow to capture the process of interest or impossible to safely transfer from the synthesis vessel to the characterization. In addition, the variable nature of these materials requires many experiments to understand the underlying structure-property relationships that govern these materials. In this work we present a new hardware platform that integrates simultaneous pipetting and in-situ imaging using the Opentron OT-2 liquid handling robot. A 3D printed adapter features two cylindrical openings, one containing the pipette tip to gantry adapter, and the other a USB camera. When the gantry picks up the pipette tip, the entire apparatus is lifted, allowing the camera to be used. This system enables real-time monitoring and characterization of dynamic processes, such as hydrogel crosslinking, without manual intervention. We used this system to characterize ionically crosslinked hydrogels, and monitored their properties over time, in a high-throughput and combinatorial manner. Although hydrogels were used as a proof-of-concept, this platform has broader applications in materials research, including crystallization dynamics, polymerization kinetics, and drug delivery system development.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».