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LTCC 微流控系统
设计、生产并测试了一种 LTCC 微流体装置，该装置带有流体混合曲流、Y 型试剂接头、光学检测通道、光纤、流体输入/输出、加热器、温度传感器和专用温度控制器。连接光纤的配置允许测量光透射率和荧光强度。该装置用于液体的化学分析。微流体系统通过长光纤连接到典型的分析紫外-可见光和荧光光谱微分析系统。Golonka 等人在论文中介绍了系统中测得的光透射率和荧光。18 本文介绍了一种类似的系统，其中包含短石英光纤以及与 LTCC 模块集成的光源和检测器。介绍了微流体系统技术、石英光纤集成方法和温度控制器。为了验证透光率的测量效率，使用蠕动泵将 Ponceau IV R 溶液泵入 LTCC 微系统。使用光纤在 l 5 502 nm 处进行光学检测。采用高效 LED 作为光源，通过一根光纤将光传输到检测通道。另一根光纤连接到集成光检测器。
多响应的一步微流体制造...
引言：膀胱癌是最常见且危及生命的癌症之一。与传统的给药方式相比，膀胱内给药减少了所需的药物量，增加了到达病变部位的药物量，并最大限度地减少了治疗药物的全身暴露。为了克服尿液排尿、尿路上皮通透性低和间歇性导尿对膀胱内药物大量稀释和冲洗的限制，设计了磁性和光热响应的叶酸受体靶向热脂质体 (FA-TMLs)，用于将阿霉素 (DOX) 靶向递送到膀胱癌细胞。方法：通过微流控混合芯片，将磁性纳米粒子 (MNPs)、金纳米棒 (GNRs) 和 DOX 封装在叶酸修饰的热敏脂质体中，形成 FA-TMLs@MNPs-GNRs-DOX。采用DLS、TEM、DSC和磁滞回线等手段对FA-TMLs@MNPs-GNRs-DOX的构建进行表征。结果：FA-TMLs@MNPs-GNRs-DOX粒径约为230nm，具有超顺磁性，饱和磁化强度为20 emu/g，DOX载药量高达0.57 mg/mL。此外，FA-TMLs@MNPs-GNRs-DOX可通过光热效应通过温度变化来控制药物的释放。将980 nm激光束选择性照射在FA-TMLs@MNPs-GNRs-DOX上，引发FA-TMLs的结构变化，3小时后平均有95%的药物释放。细胞摄取实验结果表明，FA-TMLs@MNPs-GNRs-DOX能够特异性结合叶酸受体阳性细胞，并对膀胱肿瘤细胞表现出毒性。结论：本研究结果表明FA-TMLs@MNPs-GNRs-DOX具有良好的多功能响应，可以作为治疗膀胱肿瘤的理想多功能药物递送系统（DDS）。关键词：膀胱癌，药物递送，磁响应，热敏脂质体，叶酸靶向，光热效应
引用：Rodani T.，Osmenaj E.，Cazzaniga A.，Panighel M.，Africh C.＆Cozzini S.朝扫描隧道显微镜图像的公开化。
目前，基于高阶谐波发电（HHG）的台式超级紫外线（XUV，10-124 eV）和软X射线（从124 eV到几个KEV）辐射的台式超快来源显然是在对电子超时时间量表的行为方面的科学进步明显促进了科学进步。1–7这些来源成功的关键点依赖于结合极端和空间分辨率的独特能力，从而使超快动力学具有原子特异性和化学环境敏感性，直至达到了时间范围的时间域（1 as = 10-18 s）。除了在极端时间尺度上揭示动力学的惊人潜力外，HG技术仍在持续进展，旨在克服几个基本限制，从而极大地阻碍其应用。例如，HHG的显着较低的转化效率仍然代表一个主要问题，尤其是在Soft-X射线中
微流体技术的最新发展......
摘要：神经退行性疾病 (ND) 在公共健康中占有重要地位。通过研究血脑屏障 (BBB) 的特性及其与中枢神经系统 (CNS) 的基本相互作用，可以提高对这些疾病背后病理机制的理解，并创造新的、更好的策略来提高生物利用度和治疗效率，例如纳米载体。微流控技术是一个具有多种应用的交叉领域。微流控系统可以成为一种宝贵的工具，可以准确模拟 BBB 微环境，并以可重复的方式开发具有明确物理化学特性的药物输送系统。本综述概述了用于 CNS 靶向研究的微流控设备的最新进展。首先，我们将讨论 BBB 的重要性，并简要讨论不同的实验 BBB 模型。随后，介绍了微流体集成 BBB 模型 (BBB/脑芯片) 并回顾了最新技术，特别强调了它们在研究 ND 中的应用。此外，还介绍了用于 CNS 输送的纳米载体和其他化合物的微流体制备。最后一部分重点介绍了微流体实验的当前挑战和未来前景。
模拟到数字微流体转换器 - Comsol
BioMEMS 组，IEMN（UMR 8520 - 法国里尔北部大学）*BP 60069，Avenue Poincaré，59652 Villeneuve d'Ascq cedex，法国 – vincent.senez@isen.fr 摘要：本文介绍了一种使用无源阀门的模拟数字微流体转换器 (ADMC)，能够将连续液体流转换为液滴，以实现介电电润湿 (EWOD) 驱动。使用 COMSOL Multiphysics 的微流体应用模式优化了阀门校准、几何特性和损耗减少。关键词：EWOD、片上实验室、微流体。1. 简介微流体装置可以处理微量液体，无论是微通道中的连续流还是疏水表面上的液滴。到目前为止，大多数片上实验室 (LOC) 只采用这两种技术中的一种实现。然而，通过与微电子系统类比，人们很容易理解，根据操作的不同，这两种技术都有各自的优点和缺点。因此，必须研究能够将连续流转换为液滴，反过来，能够将液滴转换为连续流的系统。借助使用 COMSOL Multiphysics 的数值模拟，我们设计了一个模拟（连续流）到数字（液滴位移）微流体转换器 (ADMC)。本文的第二部分介绍了数值模型及其校准，第三部分专门介绍 ADMC 的设计和模拟分析。
受自然启发的基于挤压的微流体方法......
软材料通过紧密模仿生物体的复杂运动和变形行为，在小型机器人应用中发挥着至关重要的作用。然而，传统的制造方法在制造高度集成的小型软设备方面面临挑战。在这项研究中，利用微流体技术精确控制反应扩散 (RD) 过程，以生成多功能和区室化的钙交联海藻酸盐微纤维。在 RD 条件下，生产出复杂的海藻酸盐纤维，用于磁性软连续机器人应用，具有可定制的功能，例如几何形状（紧凑或中空）、交联程度和磁性纳米粒子的精确定位（在核心内部、围绕纤维或一侧）。这种精细控制允许调整微纤维的刚度和磁响应性。此外，纤维内可化学裂解的区域能够在旋转磁场下分解成更小的机器人单元或卷起结构。这些发现证明了微流体在处理高度集成的小型设备方面的多功能性。
微流体 MIC 模型：杀菌剂研究
微生物腐蚀 (MIC) 是由微生物代谢、腐蚀性化合物和金属之间的复杂相互作用引起的。MIC 已使用间歇反应器或循环回路系统或连续搅拌釜式反应器 (CSTR) 进行了广泛探索。由于营养限制以及影响微生物生长和生物膜形成的腐蚀产物和废物的积累，间歇系统和循环系统都可能提供令人困惑的结果。此外，CSTR 需要大量流体。为了克服这些缺点，我们开发了一种新型微流体微生物腐蚀模型“微流体 MIC 模型：杀菌剂研究”（图 1），由碳钢涂层玻璃载玻片组成，该载玻片粘合到透明聚合物聚二甲基硅氧烷 (PDMS) 内部的微通道上。该流动模型是一个连续的一次流通单元，类似于管道，其中 MIC
用微流体生物芯片进行样品制备的关键
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。
自由形式的微流体微孔系阵列贴片
个性化的生物医学设备，例如微针阵列（地图），提供了有希望的透皮药物输送技术，为传统的皮下注射性注射提供了安全，无痛和自我管理的替代方案。尽管具有精确的治疗性释放潜力，但采用MAP的采用受到有效载荷能力，治疗多功能性和制造可伸缩性的挑战的限制。为了解决这些问题，我们将微流体通道设计与地图技术集成在一起，增强了其在可调卷中提供一系列有效载荷的功能，从液体疗法到固态尺寸。使用注射连续液体界面生产（ICLIP），一种新型的增材制造方法，我们制造了具有复杂设计的高分辨率微流体图。受到各种有毒动物的刺痛和尖牙的启发，我们开发了一种仿生的微针设计，可防止堵塞，增强机械强度并消除针头泄漏，从而提高治疗性递送效率。我们的技术可靠地提供了多个不同的有效载荷，启用了组合混合，并实现了固态有效载荷的重新确定。预告片
朝着微流体混合器的设计自动化
摘要：微流体混合器，一种微流体技术的关键应用，主要用于微观设备中各种样品的快速合并。鉴于其设计过程的复杂性以及设计师所需的大量专业知识，微流体混合器设计的智能自动化引起了极大的关注。本文讨论了一种将人工神经网络（ANN）与增强学习技术整合起来的方法，以使微流体混合器的尺寸参数设计自动化。在这项研究中，我们选择了两种典型的微流体混合器结构进行测试和训练的两个神经网络模型，包括高度精确且具有成本效益，作为传统，耗时的有限元模拟的替代方法，使用了多达10,000组COMSOL模拟数据。通过定义加强学习剂的有效状态评估函数，我们利用训练有素的代理成功验证了这些混合器结构的尺寸参数的自动设计。测试表明，仅在0.129 s中可以自动优化第一个混合器模型，而第二个混合器模型可以自动优化，而第二个混合器模型可以显着减少与手动设计相比的时间。模拟结果验证了在微流体混合器的自动设计中增强学习技术的潜力，并在该领域提供了新的解决方案。