Dynamic Liposome Sensing Platform to Wirelessly Ensure Nucleic Acid Encapsulation via Non‐Contact Perception
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The demand for a high‐throughput and noncontact monitoring system to guarantee the payload of nucleic acid in liposomes is rapidly increasing for raising efficiency in gene therapeutics. Herein, inspired by electroreceptors of elasmobranch fishes, a dynamic liposome sensing (DLs) platform is developed by implementing the electret layer (CYTOP)‐coated single‐walled carbon nanotube‐based thin film transistor ( e SWCNT‐TFT) which can monitor differences of the net‐charge on deoxyribonucleic acid (DNA)‐loaded liposomes. The SWCNT‐TFTs are roll‐to‐roll (R2R) printed on plastic film and then, simply laminated by the droplet microfluidic chip to optimize the aqueous droplet lengths by controlling a ratio of injecting speed between oil to aqueous solution. The buffer solution, DNA‐free liposomes, and DNA‐loaded liposomes respectively induced different electrostatic potentials on e SWCNT‐TFTs without direct contact with the electret layer, thereby shifting the threshold voltage (V th ). The DLs platform's integrated wireless communication module can monitor DNA‐loaded liposome droplets with encapsulation efficiency of up to 87.3 ± 3.2% with a sensitivity of 18.61 nA ppm −1 per single droplet at a flow rate of 1 µL min −1 . It can be scaled up by adding more microfluidic droplet channels on e SWCNT‐TFT arrays, making it especially useful for in‐situ checks of messenger ribonucleic acid (mRNA)‐based vaccines just before bottling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».