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, such the synthesis of hydrogels, the rapid self-assembly and poor mechanical strength of these transient materials systems limit the applicability of many useful experimental characterization techniques. This limited applicability is because often the act of transferring these materials to a suitable imaging platform is either too slow to capture the process of interest or it is impossible to safely transfer the material from the synthesis vessel to the characterization equipment. In addition, the variable nature of these materials requires many experiments to be conducted to understand the underlying structure-property relationships that govern these transient materials. In this work we present a new hardware platform to address this experimental gap. This hardware integrates simultaneous pipetting and in-situ imaging using the Opentron OT-2 liquid handling robot. The 3D printed apparatus acts as an adapter with two cylindrical openings, one containing the pipette tip to gantry adapter, and the other containing a USB camera. When the pipetting gantry picks up the pipette tip, the entire apparatus is lifted, which allows the camera to be used during the operation. This system enables real-time monitoring and characterization of dynamic processes, such as hydrogel crosslinking, without manual intervention. We used this system to characterize several ionically crosslinked hydrogels, and monitored their properties over time, in a high-throughput and combinatorial manner. Although ionically crosslinked hydrogels were used as a proof-of-concept, this platform has potential applications across various materials systems, including crystallization dynamics, polymerization kinetics, and drug delivery system development.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».