February 22nd, 2016
在这里,我们演示了一种使用基于毛细管的离心微流体装置进行尺寸可控、单分散、油包水 (W/O) 微滴的简单生产方法。该方法只需要少量样品,即可实现高产量生产。我们预计这种方法将可用于快速生化和细胞分析。
该程序的总体目标是使用基于毛细管的离心轴对称共流微流体装置生成用于生物研究的单分散水和油微滴。该方法可以帮助为生化领域生产单分散微滴,以推进合成、单分子 PCR、单封装和活细胞简单建模工作的研究。这种技术的主要优点是简单且可调节。
它需要不到一微升的样品溶液,并且可以产生所需大小的单分散微滴。演示该程序的是我实验室的博士后 Morita。基于毛细管的微流体组件从准备毛细管支架开始。
首先使用铣床从 2 毫米厚的聚乙酰塑料板中铣削四个圆盘。圆盘用于形成由杆和螺钉支撑的柱子。使用 M.2 螺钉组装板。
首先,从光盘 1 和 2 组装支架的底部。然后,通过在螺纹部分切割螺钉来缩短螺钉。连接四个孔中的三个以固定两个圆盘,形成 0.9 厘米的堆叠。
同样,从光盘 3 和 4 组装支架的顶部。使用每个板上的两个孔连接板。使堆栈高度为 0.7 厘米。
现在,使用长螺钉将支架顶部的两个空孔与支架底部的两个空孔连接起来。长螺钉应在支架之间留出约 2 到 3 毫米的间隙,螺钉头应悬垂完成的支架约 2.2 厘米。每个实验都使用一组由两个毛细管制成的新毛细管。
从 90 毫米的毛细管中,使用玻璃切割机制作两个内部毛细管。制作两个大小相等的部分。从 150 毫米的毛细管中,制作三个内部毛细管部分。
接下来,使用玻璃拉拔器,锐化每个毛细管部分。将拉拔器重量设置为最大,并将外毛细管的加热水平设置为 60-70 度或内毛细管的加热水平为 70-80 度。然后,小心地磨玻璃。
将毛细管的收缩部分的长度保持在建议的范围内。如果吸头的长度太长或太短,请调整加热元件,直到达到正确的长度。现在,准备切割尖端。
首先,使用一些透明胶带将毛细管固定到显微镜载物台上。将尖端悬垂在物镜下方。其次,使用覆盖有玻璃珠的铂丝,分三步切掉尖端。
首先,将毛细管放在应该发生断裂的地方与冷珠接触。其次,将电线加热一到两秒钟。然后第三次,通过冷却铂丝来切断尖端。
此作应使用脚踏板控制装置加热电线。现在,使用微锻造调整毛细管孔的直径。对于两个外部玻璃毛细管,将其孔口设为 60 微米。
对于三个内毛细管,制作直径为 5、10 和 20 微米的孔口。为了生成微滴,首先用含油的表面活性剂(例如含 2% 山梨糖苷单油酸酯的十六烷)填充外部玻璃毛细管。将 10 μL 溶液加载到毛细管中。
然后,将加载的 copillar 固定到支架的底部。接下来,使用毛细管作用,将约 0.1 μL 水溶液加载到内部玻璃毛细管中。将加载的内毛细管放在支架的上部。
现在,将内毛细管穿过支架插入外毛细管。通过显微镜观察尖端时,转动支架的长螺钉,缓慢而小心地从内毛细管中推进到外毛细管中。将内毛细管推进到外毛细管直径在 100 到 150 微米之间的位置。
现在,将 100 微升含表面活性剂的相同油引入 1.5 毫升微管的底部。这将用作微肽采集管。小心地将支架和毛细管放入加载的微管中。
确保外部毛细管不与微管中的溶液接触。然后,将试管装入台式水平式离心机中。要生成微滴,请在 1, 600 倍重力下运行离心机一到两秒。
然后,从试管中取出毛细管和支架,取试管中收集的水油微滴的等分试样。将微液滴弹出到载玻片上并对其进行成像以进行分析。使用此方案,各种水油微滴由含有 2% 山梨糖醇单油酸酯的十六烷制成。
使用孔口直径为 5 微米的内移液器测得的液滴平均直径为 8.3 微米。使用孔径为 10 微米的内吸管制成的液滴的平均直径为 12.7 微米。使用具有 20 微米孔口的内移液器制成的液滴直径约为 17.9 微米。
因此,该方法产生直径接近毛细管内孔大小的单分散微滴。看完这个视频,你应该对如何产生和控制用于定量化学实验的单分散水和油微滴的大小有了很好的了解。一旦掌握,如果执行得当,这项技术可以在 5 到 10 分钟内完成。
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本文展示了一种使用基于毛细管的离心微流体设备生产大小可控、单分散水包油微液滴的方法。该技术高效,只需最少的样品体积,并能够实现高产量的生化分析。
Rapid, size-controllable generation of monodisperse microdroplets enables scalable miniaturization of biochemical assays and single-cell analyses in early discovery workflows. This capillary-based centrifugal microfluidic device conserves precious biological samples while supporting high-throughput, quantitative experimentation. The approach strengthens predictive confidence and reproducibility at critical inflection points in biopharma R&D pipelines.
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