High accuracy size-based droplet separation with pinched flow fractionation

微流控 分类 分离(统计) 流量(数学) 机械 分离过程 体积流量 材料科学 分馏 生物系统 场流分馏 纳米技术 计算机科学 色谱法 化学 物理 算法 生物 机器学习
作者
Xun Liu,Doudou Ma,Yapeng Yuan,Tao Tang,Yoichiroh Hosokawa,Yaxiaer Yalikun
出处
期刊:Applied Physics Express [Institute of Physics]
卷期号:16 (11): 116502-116502
标识
DOI:10.35848/1882-0786/ad0b41
摘要

Abstract Droplet microfluidics is widely used in biochemical analysis and cell sorting. Conventional droplet-based cell sorting methods typically involve manipulating droplets containing target cells using electric fields or dielectrophoretic forces, which require additional control systems and high voltage. In this study, we investigate the passive structure of pinched flow fractionation to achieve highly accurate separation of droplets with different sizes. The small variation in the sizes of the separated droplets can lead to a reduction in the accuracy of the droplet separation. In our research, we investigate droplet separation through both experiments and simulations, aiming to summarize the principles behind pinched flow separation of droplets. In our experiments, we have successfully separated droplets with diameters smaller than 100 μ m as well as those larger than 110 μ m. Furthermore, we also take into consideration the impact of sheath flow in the separation process. It is important to note that only an adequate sheath flow rate can ensure that the droplets flow smoothly without interference, maintaining a stable trajectory and thereby ensuring accuracy. The findings of this study can serve as a valuable guide for designing passive droplet separation methods for various types of droplet-based cell sorting systems.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
肉包吃皮不吃肉完成签到,获得积分10
刚刚
MuMu发布了新的文献求助10
刚刚
金灶沐完成签到 ,获得积分10
刚刚
刚刚
刚刚
1秒前
1秒前
Canma完成签到 ,获得积分10
1秒前
cyuan发布了新的文献求助10
1秒前
认真凝旋完成签到,获得积分10
2秒前
慕青应助大力凡波采纳,获得10
2秒前
无聊又夏完成签到,获得积分10
2秒前
mint13934完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
dqw2105完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
3秒前
可靠的沅发布了新的文献求助30
3秒前
Nole应助kk采纳,获得30
3秒前
奇奇怪怪完成签到,获得积分10
3秒前
jure发布了新的文献求助10
3秒前
huan完成签到,获得积分20
4秒前
4秒前
CaseyMelkus发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
4秒前
所所应助戊戌采纳,获得10
5秒前
5秒前
duyu关注了科研通微信公众号
6秒前
Blendy完成签到,获得积分10
6秒前
RON发布了新的文献求助10
7秒前
蛋又白应助1111采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
渡渡渡渡渡完成签到,获得积分10
7秒前
陌上发布了新的文献求助30
7秒前
所所应助珺儿采纳,获得10
7秒前
orixero应助白白采纳,获得10
7秒前
molihuakai应助落后的板凳采纳,获得10
7秒前
7秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Multiple Self-States Drawing Technique 600
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Rosenblum, Global Change Biology 500
CLSI VET01S-2024 Performance Standards for Antimicrobial Disk and Dilution Susceptibility Tests for Bacteria Isolated From Animals (7th Ed) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7769393
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9312574
关于积分的说明 20329412
捐赠科研通 7354777
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3316069
关于科研通互助平台的介绍 2464936
邀请新用户注册赠送积分活动 2330637