Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł metodologiczny

Platforma mikroprzepływowa z multipleksowaną detekcją elektroniczną do przestrzennego śledzenia cząstek

8.9K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/55311

⸱

13 marca 2017

 ,  , 
1School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, 2Institute of Electronics and Nanotechnology, Georgia Institute of Technology, 3Petit Institute for Bioengineering and Biosciences, Georgia Institute of Technology

W tym artykule

Podsumowanie

Prezentujemy platformę mikroprzepływową ze zintegrowaną siecią elektrod powierzchniowych, która łączy rezystancyjne wykrywanie impulsów (RPS) z wielokrotnym dostępem z podziałem kodu (CDMA), do wielokrotnego wykrywania i wymiarowania cząstek w wielu kanałach mikroprzepływowych.

Streszczenie

Mikroprzepływowe przetwarzanie próbek biologicznych zazwyczaj obejmuje zróżnicowane manipulacje zawieszonymi cząstkami pod wpływem różnych pól sił w celu przestrzennego frakcjonowania próbki w oparciu o interesującą właściwość biologiczną. Aby wynikowy rozkład przestrzenny mógł być wykorzystany jako odczyt testu, urządzenia mikroprzepływowe są często poddawane analizie mikroskopowej wymagającej złożonego oprzyrządowania o wyższych kosztach i zmniejszonej przenośności. Aby rozwiązać ten problem, opracowaliśmy zintegrowaną technologię wykrywania elektronicznego do multipleksowego wykrywania cząstek w różnych miejscach na chipie mikroprzepływowym. Nasza technologia, zwana KODAMI Mikroprzepływowymi, łączy rezystancyjne wykrywanie impulsów z wielokrotnym dostępem do podziału kodu w celu skompresowania informacji przestrzennych 2D do sygnału elektrycznego 1D. W tym artykule przedstawiamy praktyczną demonstrację technologii Microfluidic CODES do wykrywania i wymiarowania hodowanych komórek nowotworowych rozmieszczonych w wielu kanałach mikroprzepływowych. Jak potwierdzono za pomocą szybkiej mikroskopii, nasza technologia może dokładnie analizować gęste populacje komórek elektronicznie bez konieczności korzystania z zewnętrznego instrumentu. W związku z tym mikroprzepływowe KODY mogą potencjalnie umożliwić tworzenie tanich zintegrowanych urządzeń typu lab-on-a-chip, które doskonale nadają się do testowania próbek biologicznych w miejscu opieki nad pacjentem.

Wprowadzenie

Dokładne wykrywanie i analiza cząstek biologicznych, takich jak komórki, bakterie czy wirusy zawieszone w cieczy, jest bardzo interesujące dla wielu zastosowań1,2,3. Dobrze dopasowane pod względem rozmiaru, urządzenia mikroprzepływowe oferują unikalne zalety w tym celu, takie jak wysoka czułość, delikatna manipulacja próbką i dobrze kontrolowane mikrośrodowisko4,5,6,7. Ponadto urządzenia mikroprzepływowe mogą być zaprojektowane tak, aby wykorzystywały kombinację dynamiki płynów i pól siłowych do pasywnego frakcjonowania niejednorodnej populacji cząstek biologicznych w oparciu o różne właściwości8,9,10,11,12. W tych urządzeniach wynikowy rozkład cząstek może być używany jako odczyt, ale informacje przestrzenne są zwykle dostępne tylko za pomocą mikroskopii, co ogranicza praktyczną użyteczność urządzenia mikroprzepływowego poprzez powiązanie go z infrastrukturą laboratoryjną. W związku z tym zintegrowany czujnik, który może z łatwością raportować mapowanie czasoprzestrzenne cząstek, gdy są one manipulowane za pomocą urządzenia mikroprzepływowego, może potencjalnie umożliwić tanie, zintegrowane urządzenia typu lab-on-a-chip, które są szczególnie atrakcyjne do testowania próbek w mobilnych warunkach o ograniczonych zasobach.

Elektrody cienkowarstwowe były używane jako zintegrowane czujniki w urządzeniach mikroprzepływowych do różnych zastosowań13,14. Rezystancyjny czujnik impulsowy (RPS) jest szczególnie atrakcyjny do zintegrowanego wykrywania małych cząstek w kanałach mikroprzepływowych, ponieważ oferuje solidny, czuły i wysokowydajny mechanizm wykrywania bezpośrednio z pomiarów elektrycznych15. W RPS modulacja impedancji między parą elektrod zanurzonych w elektrolicie jest wykorzystywana jako środek do wykrywania cząstki. Kiedy cząstka przechodzi przez otwór, zwymiarowany zgodnie z porządkiem cząstki, liczba i amplituda impulsów przejściowych w prądzie elektrycznym są wykorzystywane odpowiednio do zliczania i wymiarowania cząstek. Co więcej, geometria czujnika może być zaprojektowana z rozdzielczością fotolitograficzną w celu kształtowania rezystancyjnych przebiegów impulsów w celu zwiększenia czułości16,17,18,19 lub do oszacowania pionowego położenia cząstek w kanałach mikroprzepływowych20.

Niedawno wprowadziliśmy skalowalną i prostą technologię multipleksowanego wykrywania impulsów rezystancyjnych o nazwie Microfluidic Coded Orthogonal Detection by Electrical Sensing (Microfluidic CODES)21. Microfluidic CODES opiera się na połączonej sieci rezystancyjnych czujników impulsowych, z których każdy składa się z szeregu elektrod poddanych mikroobróbce w celu modulacji przewodzenia w unikalny, wyróżniający się sposób, aby umożliwić multipleksowanie. Specjalnie zaprojektowaliśmy każdy czujnik tak, aby wytwarzał ortogonalne sygnały elektryczne podobne do kodów cyfrowych używanych w sieciach telekomunikacyjnych z podziałem kodu o wielokrotnym dostępie22 (CDMA), dzięki czemu indywidualny sygnał czujnika impulsów rezystancyjnych może być jednoznacznie odzyskany z pojedynczego przebiegu wyjściowego, nawet jeśli sygnały z różnych czujników zakłócają. W ten sposób nasza technologia kompresuje informacje przestrzenne 2D o cząstkach do sygnału elektrycznego 1D, umożliwiając monitorowanie cząstek w różnych miejscach na chipie mikroprzepływowym, przy jednoczesnym ograniczeniu złożoności zarówno na poziomie urządzenia, jak i systemu do minimum.

W tym artykule przedstawiamy szczegółowy protokół dla metod eksperymentalnych i obliczeniowych niezbędnych do wykorzystania technologii Microfluidic CODES, a także reprezentatywne wyniki jej użycia w analizie symulowanych próbek biologicznych. Wykorzystując wyniki z prototypowego urządzenia z czterema multipleksowanymi czujnikami jako przykład w celu wyjaśnienia techniki, przedstawiamy protokoły dotyczące (1) procesu mikrofabrykacji w celu stworzenia urządzeń mikroprzepływowych w technologii Microfluidic CODES, (2) opisu układu eksperymentalnego, w tym sprzętu elektronicznego, optycznego i fluidycznego, (3) algorytmu komputerowego do dekodowania sygnałów zakłócających z różnych czujników, oraz (4) wyniki wykrywania i analizy komórek nowotworowych w kanałach mikroprzepływowych. Wierzymy, że korzystając z opisanego tutaj szczegółowego protokołu, inni badacze mogą zastosować naszą technologię w swoich badaniach.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

1. Projektowanie elektrod kodujących

Uwaga: Rysunek 1a pokazuje trójwymiarową strukturę mikrowzorów elektrod.

  1. Zaprojektuj zestaw czterech 7-bitowych kodów Gold do kodowania kanałów mikroprzepływowych23.
    1. Skonstruuj dwa liniowe rejestry przesunięcia sprzężenia zwrotnego (LFSR), z których każdy reprezentuje wielomian pierwotny.
    2. Za pomocą LFSR można wygenerować preferowaną parę 7-bitowych sekwencji m.
    3. Cyklicznie przesuwaj preferowaną parę m-sekwencji i dodawaj je w modzie 2, aby wygenerować cztery różne kody złota.
  2. Zaprojektuj układ elektrod kodujących (rysunek 1b).
    1. Umieść trzy końcówki elektrod, reprezentujące elektrody dodatnią, ujemną i odniesienia w trzech rogach.
    2. Poprowadź dodatnie i ujemne ścieżki elektrody po przeciwnych stronach każdego kanału mikroprzepływowego.
    3. Wysuń elektrody dodatnie i ujemne do kanałów mikroprzepływowych jako palce elektrod, postępując zgodnie z jednoznacznie przypisanym kodem Gold (rysunek 1c).
    4. Umieść elektrodę odniesienia między palcami elektrody dodatniej i ujemnej.
    5. Umieść dodatnie i ujemne ścieżki elektrody z dala od najbardziej zewnętrznych palców elektrody referencyjnej, aby zminimalizować przewodzenie elektryczne poza obszarem kodowania.

2. Mikrofabrykacja elektrod powierzchniowych

Uwaga: Rysunek 2b pokazuje proces produkcji elektrod powierzchniowych.

  1. Wyczyść 4-calową płytkę ze szkła borokrzemianowego w roztworze piranii (98% kwasu siarkowego : 30% nadtlenku wodoru = 5 : 1) w temperaturze 120 °C przez 20 minut, aby usunąć wszystkie zanieczyszczenia organiczne. Następnie umieść wafel na płycie grzejnej o temperaturze 200 °C na 20 minut, aby usunąć resztki wody.
  2. Przenieś wafel do wirówki. Dozuj 2 ml ujemnego fotorezystu na płytkę i obracaj płytkę z prędkością 3 000 obr./min przez 40 sekund, aby równomiernie pokryć płytkę warstwą fotorezystu o grubości 1,5 μm.
  3. Umieść wafel na płycie grzejnej o temperaturze 150 °C i piecz odwirowany fotorezystor przez 1 minutę.
  4. Wystaw fotorezystor na działanie światła UV 365 nm (225 mJ/cm2) przez chromowaną maskę za pomocą nakładki maski.
  5. Umieść wafel na płycie grzejnej o temperaturze 100 °C i piecz naświetlony fotorezystor przez 1 minutę.
  6. Rozwiń fotorezyst, zanurzając płytkę w wywoływaczu fotorezystu (RD6) na 15 s. Delikatnie spryskaj wodę dejonizowaną (DI) i umyj wafel. Wysuszyć przez wdmuchiwanie sprężonego azotu.
  7. Umieść płytkę z wzorzystym fotorezystem w metalowym parowniku z wiązką elektronową i nałóż na płytkę chromową o grubości 20 nm, a następnie złotą warstwę o grubości 80 nm na płytkę pod ciśnieniem podstawowym 3×10-6 Torr z szybkością osadzania 1 A / s.
  8. Zanurz metalową płytkę w acetonie w kąpieli ultradźwiękowej ustawionej na częstotliwość 40 kHz ze 100% amplitudą na 30 minut w temperaturze pokojowej, aby wytrawić leżący pod spodem fotorezyst i zakończyć proces lift-offu.
  9. Wafel pokrój w kostkę na mniejsze kawałki za pomocą konwencjonalnej piły do krojenia w kostkę.

3. Produkcja formy SU-8 do kanałów mikroprzepływowych

Uwaga: Rysunek 2a pokazuje proces wytwarzania formy do kanałów mikroprzepływowych.

  1. Oczyść i upiecz 4-calową płytkę krzemową, stosując tę samą procedurę opisaną w 2.1.
  2. Przenieś wafel do wirówki. Wlej 4 ml fotorezystu na wafel. Pokryj wafel fotorezystem.
    1. Wiruj wafel z prędkością 500 obr./min przez 15 s.
    2. Wiruj wafel z prędkością 1,000 obr./min przez 15 s.
    3. Wiruj płytkę z prędkością 3,000 obr./min przez 60 s, aby uzyskać równomiernie pokrytą warstwę fotorezystu o grubości 15 μm.
  3. Umieść wafel stroną zadrukowaną do góry na chusteczce do pomieszczeń czystych nasączonej acetonem i usuń resztki fotorezystu z tyłu i krawędzi płytki.
  4. Przełóż wafel na gorącą płytę do miękkiego pieczenia. Najpierw piecz wafelek w temperaturze 65°C przez 1 minutę. Następnie szybko przenieś wafel na płytę grzejną o temperaturze 95 °C i piecz przez 2 minuty.
  5. Wystaw fotorezystor na działanie światła UV 365 nm (180 mJ/cm2) przez chromowaną maskę za pomocą nakładki na maskę.
  6. Piecz wafel po ekspozycji w temperaturze 65 °C przez 1 minutę, a następnie w temperaturze 95 °C przez 2 minuty.
  7. Zanurz wafel w wywoływaczu i delikatnie potrząsaj pojemnikiem przez 3 minuty. Następnie opłucz wafel alkoholem izopropanolowym (IPA) i wysusz go poprzez wdmuchiwanie sprężonego azotu. Jeśli na wafli pojawi się biały osad, zanurz go ponownie w wywoływaczu i rozwijaj przez dłuższy czas i wyschnij.
  8. Piecz wafel na płycie grzejnej o temperaturze 200 °C przez 30 minut, aby całkowicie wyschł.
  9. Zmierz grubość wzorzystego fotorezystu za pomocą profilometru w różnych miejscach na płytce, aby zapewnić jednorodność.
  10. Silanizuj wafel formy, wykorzystując technikę osadzania z fazy gazowej. Dodać 200 μl trichlorosilanu na szalkę Petriego i umieścić w eksykatorze próżniowym wraz z płytką formy SU-8 na 8 godzin.

4. Montaż urządzenia do mikroprzepływowych kodów

  1. Umieść 4-calową wafel silikonowy z formą na szalce Petriego o średnicy 150 mm i przymocuj ją taśmą od krawędzi.
  2. Wymieszać prepolimer polidimetylosiloksanu (PDMS) i środek sieciujący w stosunku 10:1 i wlać 50 g mieszaniny na szalkę Petriego. Umieścić szalkę Petriego w eksykatorze próżniowym w celu odgazowania mieszaniny przez 1 godzinę, a następnie utwardzić ją w piecu w temperaturze 65 °C przez co najmniej 4 godziny (rysunek 2a).
  3. Utwardzoną warstwę PDMS wyciąć za pomocą skalpela i oderwać ją od wafla formy za pomocą pęsety. Rozmiar urządzenia sprawdzającego zasadę działania wynosi około 20 mm × 7 mm. Następnie przebić otwory o średnicy 1,5 mm przez PDMS na wlot i wylot kanału mikroprzepływowego za pomocą dziurkacza do biopsji.
  4. Oczyść wzorzystą stronę części PDMS, umieszczając ją na taśmie samoprzylepnej do pomieszczeń czystych.
  5. Szklane podłoże oczyścić elektrodami powierzchniowymi, spłukując je acetonem, IPA, wodą demineralizowaną i osuszyć sprężonym azotem.
  6. Aktywuj powierzchnie PDMS i szklanego podłoża w plazmie tlenowej przez 30 sekund, z mikroobrabianą stroną każdej części skierowaną do góry w generatorze plazmy RF ustawionym na 100 mW.
  7. Wyrównaj kanał mikroprzepływowy PDMS z elektrodami powierzchniowymi na szklanym podłożu za pomocą mikroskopu optycznego, a następnie doprowadź dwie powierzchnie aktywowane plazmą do fizycznego kontaktu.
  8. Piecz urządzenie na płycie grzejnej o temperaturze 70 °C przez 5 minut, szklaną stroną skierowaną w stronę płyty grzejnej.
  9. Połącz pola stykowe elektrod z przewodami przez.

5. Przygotowanie symulowanej próbki biologicznej

  1. Hodowla komórek ludzkiego raka jajnika HeyA8 w RPMI 1640 uzupełnionych 10% płodową surowicą bydlęcą (FBS) i 1% penicyliną-streptomycyną w atmosferze 5% CO2 w temperaturze 37 °C, aż osiągną 80% konfluencji.
  2. Odessać pożywkę z kolby hodowlanej za pomocą szklanej pipety. Dozować, a następnie odessać 1x sól fizjologiczną buforowaną fosforanami (PBS) w celu przepłukania komórek.
  3. Inkubować komórki w 2 ml 0,05% (w/v) roztworu trypsyny przez 2 minuty w temperaturze 37 °C, aby zawiesić przylegające komórki. Następnie dodaj 4 ml pożywki hodowlanej, aby zneutralizować trypsynę.
  4. Odwirować zawiesinę komórek o masie 100 × g przez 5 minut, aby osadzać komórki w probówce. Następnie całkowicie odessać supernatant.
  5. Ponownie zawiesić komórki w 1-2 ml 1x PBS, delikatnie pipetując w górę iw dół, aby mechanicznie zdysocjować grudki komórek.
  6. Pobrać niewielką ilość zawiesiny komórek do pipety i policzyć liczbę komórek za pomocą hemocytometru.
  7. Rozcieńczyć zawiesinę komórek PBS, aby przygotować próbkę o końcowym stężeniu komórek 105-10 6 komórek/ml.

6. Uruchamianie urządzenia Microfluidic CODES

Uwaga: Rysunek 3 pokazuje eksperymentalną konfigurację.

  1. Umieść urządzenie Microfluidic CODES na stoliku mikroskopu optycznego.
  2. Zastosuj falę sinusoidalną o częstotliwości 400 kHz do elektrody odniesienia na chipie za pomocą elektronicznego generatora funkcyjnego.
  3. Podłącz dodatnie i ujemne elektrody detekcyjne do dwóch niezależnych wzmacniaczy transimpedancyjnych, aby przekształcić sygnały prądowe z każdego z nich na sygnały napięciowe.
  4. Odejmij dodatni sygnał napięcia elektrody czujnikowej od ujemnego sygnału napięcia elektrody czujnikowej za pomocą wzmacniacza napięcia różnicowego w celu uzyskania sygnału bipolarnego.
  5. Użyj szybkiej kamery, aby optycznie zarejestrować działanie urządzenia w celu walidacji i charakteryzacji.
  6. Wprowadzić zawiesinę komórek przez urządzenie Microfluidic CODES ze stałym natężeniem przepływu (50-1 000 μL/h) za pomocą pompy strzykawkowej.
  7. Zmierz sygnał modulacji impedancji za pomocą wzmacniacza typu lock-in.
    1. Podłącz referencyjny sygnał AC do wejścia odniesienia wzmacniacza lock-in. Podłącz różnicowy sygnał bipolarny do wzmacniacza lock-in jako sygnał wejściowy.
    2. Uzyskaj amplitudę RMS sygnału różnicowego z wyjścia wzmacniacza typu lock-in.
  8. Próbkuj sygnał wyjściowy wzmacniacza typu lock-in z szybkością 1 MHz do komputera za pomocą karty akwizycji danych w celu dalszej analizy.

7. Przetwarzanie sygnałów z czujników

  1. Przenieś zarejestrowane dane elektryczne do MATLAB w celu przetwarzania końcowego i dekodowania.
  2. Przefiltruj nagrany sygnał w domenie cyfrowej za pomocą filtra Butterwortha (wbudowana funkcja MATLAB) w celu usunięcia szumów o wysokiej częstotliwości (>2,5 kHz).
  3. Wygeneruj bibliotekę kodów szablonów na podstawie sygnałów z czujników.
    1. Zidentyfikuj reprezentatywne, nienakładające się sygnały kodu odpowiadające każdemu czujnikowi w urządzeniu i wyodrębnij te bloki sygnału ze zbioru danych jako oddzielne wektory falowe.
    2. Znormalizuj każdy wektor fali kodu szablonu według jego mocy. Użyj wbudowanej funkcji MATLAB (bandpower), aby zmierzyć moc sygnału.
    3. Użyj funkcji MATLAB (resample), aby rozszerzyć bibliotekę szablonów, tworząc cyfrowo wersje znormalizowanych sygnałów kodu o różnym czasie trwania, aby dostosować się do zmian prędkości przepływu komórek przez elektrody.
  4. Zidentyfikuj bloki sygnału, które odpowiadają aktywności czujnika (próg: SNR > 12 dB) w filtrowanym przebiegu. Przebieg z SNR poniżej progu byłby traktowany jako szum.
  5. Dekoduj poszczególne bloki aktywności czujnika w rejestrowanym sygnale za pomocą algorytmu iteracyjnego opartego na sukcesyjnym znoszeniu zakłóceń, technice powszechnie stosowanej w sieciach komunikacyjnych CDMA dla wielu użytkowników24,25.
    1. Oblicz korelację krzyżową każdego bloku sygnału ze wszystkimi szablonami w bibliotece za pomocą przesuwanego iloczynu kropkowego.
    2. Zidentyfikuj szablon, który generuje największy pik automatycznej korelacji, aby określić dominujący sygnał kodu pojedynczego czujnika. Zapisz zarówno czas, jak i amplitudę piku autokorelacji.
    3. Skonstruuj szacowany sygnał kodu czujnika, skalując zidentyfikowany szablon kodu na podstawie zmierzonych informacji o amplitudzie piku autokorelacji i czasie (określonych w kroku 7.5.2).
    4. Odejmij szacowany sygnał kodu czujnika od oryginalnych danych.
    5. Iteruj proces od 7.5.1, aż sygnał resztkowy nie będzie przypominał żadnego sygnału w bibliotece szablonów, matematycznie zdefiniowanego jako współczynnik korelacji mniejszy niż 0,5.
  6. Uściślij początkowe szacunki sygnału czujnika od kroku 7.5 za pomocą procesu optymalizacji.
    1. Zrekonstruuj sygnał, dodając oszacowane pojedyncze sygnały czujników z każdej iteracji.
    2. Przemiażdż amplitudę, czas trwania i czas poszczególnych sygnałów czujnika wokół pierwotnych oszacowań, aby uzyskać najlepsze dopasowanie do zarejestrowanego sygnału elektrycznego na podstawie przybliżenia metodą najmniejszych kwadratów26.
  7. Konwertuj amplitudy szacowanych sygnałów z czujników na rozmiar komórki, kalibrując sygnały elektryczne względem obrazów optycznych.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Urządzenie Microfluidic CODES składające się z czterech czujników rozmieszczonych w czterech kanałach mikroprzepływowych przedstawiono na Rysunku 1b. W tym systemie przekrój każdego kanału mikroprzepływowego został zaprojektowany tak, aby był zbliżony do rozmiaru komórki, dzięki czemu (1) wiele komórek nie może przechodzić nad elektrodami równolegle oraz (2) komórki pozostają blisko elektrod, co zwiększa czułość. Każdy czujnik jest zaprojektowany tak, aby generować unikal...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Wiele rezystancyjnych czujników impulsowych zostało wcześniej wbudowanych w chipy mikroprzepływowe 28,29,30,31,32. W tych systemach rezystancyjne czujniki impulsowe albo nie były multipleksowane 28,29,30,31, albo wymagały sterowania pojedynczymi czujnikami na różnych częstotliwościach 32.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Podziękowania

Ta praca została wsparta przez National Science Foundation Award No. Stal powlekana elektrolitycznie chromem 1610995. Autorzy pragną podziękować Instytutowi Elektroniki i Nanotechnologii oraz pracownikom Instytutu Bioinżynierii i Nauk Biologicznych Parker H. Petit za wsparcie w korzystaniu ze wspólnych obiektów. Autorzy pragną również podziękować Chia-Heng Chu za pomoc w przygotowaniu rękopisu.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
98% Kwas siarkowy     BDH ChemicalsBDH3074-3,8LP
30% nadtlenek wodoru   BDH ChemicalsBDH7690-3
TrichlorosilanAldrich Chemistry235725-100G
NR9-1500PY Ujemny fotorezystorFuruttex
Resist Developer RD6Furuttex
AcetonBDH ChemicalsBDH1101-4LP
SU-8 2015 Negatywny fotorezystorMicrochemSU8-2015
SU-8 DeveloperMicrochemY010200
Polidimetylosiloksan (PDMS)Dow Corning3097358-1004Sylgard 184 Zestaw elastomerów silikonowych
Alkohol izopropylowyBDH ChemikaliaBDH1133-4LP
RPMI 1640Corning Cellgro10-040-CV
Surowica bydlęca płodu (FBS)Seradigm1500-050
Penicylina-StreptomycynaAmrescoK952-100ML
Sól fizjologiczna buforowana fosforanami (PBS)Corning Cellgro21-040-CM
PHD 22/2000 Pompa strzykawkowaAparat Harvard70-2001
HF2LI Wzmacniacz blokującyZurich Instrument
HF2TA Wzmacniacz prądowyZurych Instrument
Eclipse Mikroskop Ti-UNikon Corporation
DS-Fi2 Kolorowy aparat o wysokiej rozdzielczości Nikon Corporation
v7.3 Szybki aparatfotograficzny Phantom
PCIe-6361 Karta akwizycji danych National Instruments781050-01
BNC-2120 Ekranowany blok złączyNational Instruments777960-01 
System do obróbki plazmowej PX-250 NordsonMARCH 

Bibliografia

  1. De Roy, K., Clement, L., Thas, O., Wang, Y., Boon, N. Flow cytometry for fast microbial community fingerprinting. Water Res. 46 (3), 907-919 (2012).
  2. Vives-Rego, J., Lebaron, P., Nebe-von Caron, G. Current and future applications of flow cytometry in aquatic microbiology. FEMS Microbiol Rev. 24 (4), 429-448 (2000).
  3. Alvarez-Barrientos, A., Arroyo, J., Cantón, R., Nombela, C., Sánchez-Pérez, M. Applications of flow cytometry to clinical microbiology. Clin Microbiol Rev. 13 (2), 167-195 (2000).
  4. Toner, M., Irimia, D. Blood-on-a-chip. Annu Rev Biomed Eng. 7, 77-103 (2005).
  5. Mehling, M., Tay, S. Microfluidic cell culture. Current Opin Biotech. 25, 95-102 (2014).
  6. Sarioglu, A. F., et al. A microfluidic device for label-free, physical capture of circulating tumor cell clusters. Nat Methods. 12 (7), 685-691 (2015).
  7. Cermak, N., et al. High-throughput measurement of single-cell growth rates using serial microfluidic mass sensor arrays. Nat Biotechnol. , (2016).
  8. Gossett, D., et al. Label-free cell separation and sorting in microfluidic systems. Anal Bioanal Chem. 397 (8), 3249-3267 (2010).
  9. Tsutsui, H., Ho, C. Cell separation by non-inertial force fields in microfluidic systems. Mech Res Commun. 36 (1), 92-103 (2009).
  10. Edwards, T. L., Gale, B. K., Frazier, A. B. A microfabricated thermal field-flow fractionation system. Anal Chem. 74 (6), 1211-1216 (2002).
  11. Wang, M. M., et al. Microfluidic sorting of mammalian cells by optical force switching. Nat Biotechnol. 23 (1), 83-87 (2005).
  12. Shields, C. W. IV, Reyes, C. D., López, G. P. Microfluidic cell sorting: a review of the advances in the separation of cells from debulking to rare cell isolation. Lab Chip. 15 (5), 1230-1249 (2015).
  13. Gawad, S., Schild, L., Renaud, P. Micromachined impedance spectroscopy flow cytometer for cell analysis and particle sizing. Lab Chip. 1 (1), 76-82 (2001).
  14. Haandbæk, N., Bürgel, S. C., Heer, F., Hierlemann, A. Characterization of subcellular morphology of single yeast cells using high frequency microfluidic impedance cytometer. Lab Chip. 14 (2), 369-377 (2014).
  15. Bayley, H., Martin, C. Resistive-pulse sensing-from microbes to molecules. Chem Rev. 100 (7), 2575-2594 (2000).
  16. Polling, D., Deane, S. C., Burcher, M. R., Glasse, C., Reccius, C. H. Coded electrodes for low signal-noise ratio single cell detection in flow-through impedance spectrophy. Proceedings of uTAS. (The 14th International Conference on Miniaturized Systems for Chemistry and Life Sciences), Groningen, The Netherlands, , 3-7 (2010).
  17. Javanmard, M., Davis, R. W. Coded corrugated microfluidic sidewalls for code division multiplexing. IEEE Sensors J. 13 (5), 1399-1400 (2013).
  18. Balakrishnan, K. R., et al. Node-pore sensing: a robust, high-dynamic range method for detecting biological species. Lab Chip. 13 (7), 1302-1307 (2013).
  19. Emaminejad, S., Talebi, S., Davis, R. W., Javanmard, M. Multielectrode sensing for extraction of signal from noise in impedance cytometry. IEEE Sensors J. 15 (5), 2715-2716 (2015).
  20. Spencer, D., Caselli, F., Bisegna, P., Morgan, H. High accuracy particle analysis using sheathless microfluidic impedance cytometry. Lab Chip. 16 (2016), 2467-2473 (2016).
  21. Liu, R., Wang, N., Kamili, F., Sarioglu, A. Microfluidic CODES: a scalable multiplexed electronic sensor for orthogonal detection of particles in microfluidic channels. Lab Chip. 16 (8), 1350-1357 (2016).
  22. Buehrer, R. Code Division Multiple Access (CDMA). Synthesis Lectures on Communications. 1 (1), 1-192 (2006).
  23. Proakis, J. Digital Communications. , McGraw-Hill. New York, NY. (1989).
  24. Patel, P., Holtzman, J. Analysis of a simple successive interference cancellation scheme in a DS/CDMA system. IEEE J Sel Areas Commun. 12 (5), 796-807 (1994).
  25. Hui, A., Letaief, K. Successive interference cancellation for multiuser asynchronous DS/CDMA detectors in multipath fading links. IEEE Trans Commun. 46 (3), 384-391 (1998).
  26. Whittle, P. Prediction and regulation by linear least-square methods. J Macroecon. 7 (1), 126(1985).
  27. Whitesides, G., Ostuni, E., Takayama, S., Jiang, X., Ingber, D. Soft lithography in biology and biochemistry. Annu Rev Biomed Eng. 3 (1), 335-373 (2001).
  28. Zhe, J., Jagtiani, A., Dutta, P., Hu, J., Carletta, J. A micromachined high throughput Coulter counter for bioparticle detection and counting. J Micromech Microeng. 17 (2), 304-313 (2007).
  29. Song, Y., Yang, J., Pan, X., Li, D. High-throughput and sensitive particle counting by a novel microfluidic differential resistive pulse sensor with multidetecting channels and a common reference channel. Electrophoresis. 36 (4), 495-501 (2015).
  30. Watkins, N., et al. Microfluidic CD4+ and CD8+ T lymphocyte counters for point-of-care HIV diagnostics using whole blood. Sci Transl Med. 5 (214), 214ra170(2013).
  31. Chen, Y., et al. Portable Coulter counter with vertical through-holes for high-throughput applications. Sensor Actuat B-Chem. 213, 375-381 (2015).
  32. Jagtiani, A., Carletta, J., Zhe, J. An impedimetric approach for accurate particle sizing using a microfluidic Coulter counter. J Micromech Microeng. 21 (4), 045036(2011).
  33. Gold, R. Optimal binary sequences for spread spectrum multiplexing (Corresp). IEEE Trans. Inform. Theory. 13 (4), 619-621 (1967).
  34. Dinan, E., Jabbari, B. Spreading codes for direct sequence CDMA and wideband CDMA cellular networks. IEEE Commun Mag. 36 (9), 48-54 (1998).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Mikroprzepływowe kody CODESdetekcja impulsów rezystancyjnychwielodostępowy kodowy podział kanałówdetekcja cząstekkanały mikroprzepływowepomiar wielkości komóreklaboratorium na chipietesty w punkcie opiekidetekcja elektroniczna
Platforma mikroprzepływowa z multipleksowaną detekcją elektroniczną do przestrzennego śledzenia cząstek
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki korzystania z usługi

Zasady

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.