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Smart microfluidic device for automated exosome quantification and classification using deep learning
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OA
AI
DOI：10.1016/j.snb.2025.137919.png)
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摘要
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微流控电阻脉冲传感为检测和分析微颗粒提供了一种简化的替代方案，适用于环境科学、化学、生物医学和疾病诊断等多个领域。本研究介绍了一种新型微流控平台，旨在通过自动化、高效的分析来分析和表征癌细胞来源的外泌体的物理特性。该平台采用毛细管和真空室辅助的被动驱动流体注入，实现了全自动化操作。为确保精确测量，平台集成了无需鞘液的流体动力学颗粒聚焦，并利用参考门在电阻脉冲检测期间最小化噪声。所提出的微流控芯片能够以高灵敏度精确测量来自MCF-7、MDA-MB-231和MCF-10A细胞系的外泌体的大小、浓度和ζ电位。此外，该微流控平台通过低成本软光刻方法制造。更进一步，基于深度学习的模型被应用于根据收集的数据对外泌体进行分类和区分，实现了96.6%的出色准确率。该微流控平台结合了高灵敏度和先进的分类能力。此外，所提出的微流控设备的紧凑性和低操作需求推动了芯片实验室在实际应用中的发展。
Keyword:
Microfluidics
Exosome analysis
Resistive pulse sensing
Lab on a Chip
Deep neural network
期刊
IF:
7.7
论文数:
3.4W
被引数:
12.6W
机构
引用论文
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