FieldNA: a 3D printed vertical microfluidic device for portable nucleic acid isolation from olive oil samples
Notice bibliographique
Résumé
Isolation and purification of nucleic acid is an essential step in molecular assays for several application areas including healthcare, food safety and security, environmental monitoring, forensic science, etc. Nucleic acid extraction is a critical bottleneck towards field deployable nucleic acid-based assays, limiting them to laboratory setups and bench-top configurations. In addition, this lack of portability leads to longer timelines for sample processing and time-to-results, and higher testing costs, limiting access to this highly sensitivity assay tool in many instances. Several efforts have explored the creation of portable nucleic acid extraction systems to complement recent innovations in reducing the footprint and overhead of the nucleic acid test assays; however, most solutions are dependent on supporting systems such as power supply, and peripheral laboratory equipment (centrifuges, incubators). In this work, we present a novel 3D printed and fully disposable device, FieldNA, which minimizes specialized reagents and laboratory equipment requirements for nucleic acid extraction. The device relies on gravity driven vertical flow, and a magnet assisted bead washing and solid-liquid separation phase. Its functionality is demonstrated through DNA extraction from olive oil samples, and its performance is compared to three widely used extraction methods: CTAB combined with phenol chloroform (PCl), and two commercial filter column-based DNA extraction kits. The optimized FieldNA device prototype repeatably produced nucleic acid yield and quality comparable to the above lab-based olive oil DNA extraction techniques. The 3D printed device's performance in isolating olive DNA from different batches of olive oil samples indicates its suitability for handling complex agricultural products, and the viable scalability for implementation in a wide spectrum of applications ranging from food to health sector.
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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 ».