$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Этот протокол представляет интеграцию на уровне системы микрожидкостных устройств к макромасштабном оборудования для выполнения автоматизированной обработки биологической пробы. Модульность этой платформы позволяет быть адаптированы к любой непрерывной устройства потока, и, в качестве примера, представленный протокол фокусируется на характеристики и оптимизации производительности на acoustofluidic устройства для разделения частиц. Три основные преимущества этого протокола выделены: (я) модульность и чип-в-мире интерфейсов, (II) надежная характеристика работы устройства и (III) автоматизированная обработка точно дозированных объемов выборки для разделения частиц.
я. Модульность и чип-в-мире сопряжения
Как показано на рисунке 2, Микрожидкостных чип установлен на плате пользовательского легко помещается на столик микроскопа для непосредственного наблюдения. Макетная содержит # 6-40 UNF резьбовые отверстия на 5 мм шаг сетки, ENAпобрякушки чип быть обеспечено, и соединения жидкости, чтобы быть сделаны. Жидкость соединения PEEK трубки с обработанными концами, которые уплотняют против жидкостного чипа с резиновой лица уплотнения прокладки и втулка из нержавеющей стали. Эта схема интерфейса делает для легкой замены чипа и быстрого реконструкции устройств, требующих мало или каких-либо изменений в других компонентов системы, при условии, следы чип соответствовать формату сетки. Например, мы использовали эту платформу с микрофлюидных чипов для электрофореза непрерывного потока, лизис клеток, тепловой 29 быстрого смешивания реагентов для химического синтеза, и захвата одноклеточного и допроса.
II. Прочная характеристика работы устройства
Для того, чтобы оптимизировать производительность любой микрожидкостных разделительного устройства, его работа должна быть сначала тщательно характеризуется. Описанная система здесь поддерживает развитие быстрых и автоматизированных протоколов, чтобы сделать это. Для конкретного exampле акустических фокусировки устройств, качество фокусировки, рабочей частоты и положения, ориентированных частиц в микрожидкостных канала должна быть измерена для каждого отдельного устройства. Эти измерения требуют радикальных через ряд пьезокерамический приводных частот, напряжений и скоростей потока, чтобы определить оптимальные комбинации параметра для разделения высокого качества. Представленный протокол автоматически изменяется эти настраиваемые параметры и захватывает соответствующий данные- т.е. флуоресцентные изображения частиц, проходящих в канале, которые после обработки для получения необходимых измерений частицы качество фокусировки, частоту и положение (рисунок 3).
Полное характеристика производительности акустическое устройство требует повторения шагов 4.4 и 4.5 в случае необходимости в различных экспериментальных условиях. Например, абсолютный положение фокусировки чипе находится выполнив частоты сканирования при относительно низких скоростях потока и высокого напряженияс для обеспечения полного перехода на месте узла. Кроме того, такая частота сканирования могут оценить качество сборки устройства (при запуске с полистирольных шариков известного размера), или определить, как ранее неизвестный тип частиц будет вести себя в системе (после чип характеризуется бисером). Чип с хорошей передачи энергии от пьезокерамики на микрожидкостных канала приведет к жесткой фокусировки при высоких скоростях потока (> 1 мл / мин) и низких напряжениях (12-15 В п.п.), в то время как те, с плохой передачи энергии не будет уделять еще при низких скоростях потока (<100 мкл / мин) и высоких напряжений (> 20 В п.п.). Мы обнаружили, что тесный контакт между микрожидкостных чипом и пьезокерамики является критическим для эффективной передачи энергии в жидкость. Дальнейшее исследование оптимального метода склеивания микрожидкостных чип и пьезокерамических позволит надежное производство устройств высокопроизводительных.
Наконец, полнаякартина эксплуатацию acoustophoretic устройства могут быть получены путем комбинирования изображения на основе измерений частоты развертки на шаге 4 (фиг.3) с числом частиц, собранных из ПОФ и ПОЛ как функции соответствующих рабочих параметров, от экспериментов по выделению, проведенных с микросферами , как описано в шаге 5. Как показано на фиг.6, такой ряд автоматизированных экспериментов может быстро характеризуют производительность отдельного устройства и перестройки частоты, информирующее пользователя оптимального пространства параметров для управления устройством для отделения частиц.
III. Автоматизированная обработка мелких образец для разделения частиц
Для успешного и точной микрожидкостных чип на основе обработки образца, важно, чтобы надежно и точно метр, нагрузка, доставить, и собирать объемы жидкости, как они проходят через. Эта точность особенно важно, когда объем выборки мал(~ 0,1-1 мл), который является общим в клинических или исследовательских лабораторных условиях. 30 Точная обработка образца является сложной задачей в традиционных микрофлюидных экспериментов, которые используют ручной вывод образца в шприц и вливания в устройстве с без обратной связи, когда образец была отделена и когда он должен быть собран. Представленный протокол нанимает автоматизированная образец катушки нагрузки и дозировке в сочетании с обратной связью в режиме реального времени от датчиков расхода для того, чтобы воспроизводимые разделения малых объемов проб.
Рисунок 5 показывает профили потока, измеренные на SPO и ПОЛ от типичного эксперимента разделения. Во-первых, что приводит буфер, по крайней мере 35 мкл загружен, чтобы обеспечить стабильный поток, прежде чем образец достигает акустического чип. Примеры объемы меньше, чем 100 мкл не рекомендуется для данной конфигурации системы, потому что разведение образца в связи с ведущим буфера становится чрезмерным. Вилка воздуха используется в начале гое инъекции перед ведущим буфера для разделения образца вилку из жидкости, который следует, предотвращая смешивание и разбавление образца и выступающей в качестве индикатора к датчикам потока. После начального переходного качестве жидкости начинает движение через систему, острые сигналы шипованные у обоих выходов указывают прохождение первого воздушного пузыря. Эти переходные следуют длительного периода стабильного потока в образец протекает через систему, а затем еще шип, когда второй воздушный пузырь проходит, и, наконец, в конечном итоге снижение расхода до нуля после остановки шприцевой насос.
Прохождение пробки воздуха через расходомерами используется в качестве триггерных точек для переключения клапанов для запуска и остановки сбора проб, тем самым минимизируя потерянного образца и разбавление образца без объемов жидкости. Замкнутый контур дозирующего обработанных объемов образцов исключает необходимость перепрограммировать эти значения до начала эксперимента каждый раз, когда входная выборка изменяется. Эта функцияособенно важно, когда объем образца ограничен, например, в случае многих клинических образцов. Контроль потока в реальном времени также помогает в устранении неполадок; плохой запуск (например, забивают формирования в одной из торговых точек) сразу видно, из полученных профилей потока, как показано на рисунке 5б.
Чтобы продемонстрировать гибкость и эффективность acoustofluidic разделения, используя представленную архитектуру системы, очищенный DenV и вирусных запасы GGV вносили в акции клеток и разделены обработки через микрожидкостных чипа. 7а показывает, что Raji клетки хорошо отделяется от вирусов, а 97 % от Raji клеток, выходящих чип оказались в ЛПО, тем самым оставляя обогащенного образца DENV в SPO. Для сравнения, эффективность разделения DENV была ниже, с 70% DENV выхода чипа, найденный в SPO. Это может быть связано с небольшим конвективного перемешивания, вызванного витками separatiна канале, но, скорее всего, некоторые частицы DenV мигрирующих вместе с клетками Raji в ПОЛ. Клетки, мигрирующие поперек тока перетащите немного жидкости с ними, даже при низкой числа Рейнольдса. По этому механизму, а также неспецифической адсорбции на поверхности, вирусные частицы передачи в ПОЛ. Тем не менее, обогащенного образец DENV в SPO является существенным преимуществом, например, если заново последовательности используется для обнаружения и идентификации вирусов.
7, б показывает, что в одной экспериментальной перспективе, только около 70% от Boa клеток, выходящих из чипа были найдены в LPO, по сравнению с почти 100% эффективности сепарации для Raji клеток. Разница в производительности разделения между двумя типами клеток может быть связано с меньшим средним размером или меньшей плотностью Boa клеток по сравнению с клетками Raji, поэтому в результате меньших акустических сил. Чтобы подтвердить или опровергнуть эти предположения, размер, плотность и морфологию Boaклетки в суспензии (которые обычно растут приверженцем) Боа клеток должны быть точно измерена, усилия для дальнейшего расследования. В тех же экспериментах, аналогично экспериментах с DENV, основная часть извлеченного GGV выходе из SPO, что указывает на обогащение вирусной фракции.
Представленные данные подчеркивают присущие проблемы инженерных широко применяемых платформ-за обработки различных биологических образцов. Важно отметить, что биологические взаимодействия могут начать играть такой роли, как физических и механических воздействий. Тем не менее, эти предварительные эксперименты также продемонстрировать силу и перспективы использования этой архитектуры системы для обработки образцов в клинических и научно-исследовательских приложений. В прочном, хорошо характеризуется инженерно-технической системы, эта платформа обеспечивает возможность искать ответы на новые научные вопросы.