机构名称：
¥ 1.0
摘要 - 微流体生物芯片最近在微型芯片上自动化各种生化方案时具有重要的希望和多功能性。样品制备涉及将流体与小规模的指定目标比的混合，这是这些协议的重要组成部分。算法与基础混合模型，混合序列和流体体系结构紧密相互交织。尽管在文献中已经研究了许多混合模型，但它们对混合步骤动态的影响迄今尚未完全了解。在本文中，我们表明可以根据整数的主要分解来设想各种混合模型，从而在混合算法，芯片体系结构和性能之间建立联系。这种见解导致了提出的基于分解的稀释算法（FACDA）的开发，该算法（FACDA）考虑了适用于微电极 - 点阵列（MEDA）生物芯片的广义混合模型。它进一步导致目标体积稀释算法（TVODA），以满足用户对给定音量的输出的需求。我们在确定混合序列的同时，在满足能力模量理论（SMT）的结构上提出了优化问题。对大量测试箱的仿真结果表明，对于反应物成本，混合时间和废物产生，FACDA和TVODA的最先进的MEDA生物芯片的最先进稀释算法。
用微流体生物芯片进行样品制备的关键
主要关键词
相关文件推荐
