MARC

 008260126s2023        us                              c    eng  d
■001000017360608
■00520260202105555
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798265401779
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32315858
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech76834
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a000
■1001  ▼aArifuzzman,  A.  K.M.
■24510▼aMultimodal  Electronic  Cell  Phenotyping  via  Multiplexed  Impedance  Sensors
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a193  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Sarioglu,  A.  Fatih.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2023.
■520    ▼aCell  phenotyping  plays  a  vital  role  in  understanding  cellular  status  and  behavior  in  a  variety  of  situations.  This  importance  has  given  rise  to  the  development  of  diverse  methodologies,  including  mechanotyping,  immunophenotyping,  and  apoptosis  assays.  Mechanotyping  explores  the  mechanical  properties  of  cells,  primarily  providing  insight  into  the  static  and  dynamic  viscoelastic  properties  of  the  cell,  while  immunophenotyping  identifies  specific  cell  population  using  the  surface  markers  as  the  discriminating  factor.  Additionally,  apoptosis  assays,  which  detect  cells  undergoing  or  completed  programmatic  cell  death,  provide  valuable  information  on  the  cell  health  status.  Despite  their  importance,  the  traditional  methods  used  to  perform  these  characterization  tests  grapple  with  limitations  such  as  complexity,  time-consuming  procedures,  and  necessitate  labeling  the  sample  prior  to  the  test  itself.In  this  thesis,  we  introduce  three  innovative  microfluidic  platforms,  marking  a  substantial  advancement  in  cell  phenotyping  analysis  to  overcome  these  challenges.  These  platforms  are  designed  to  overcome  existing  limitations  and  cater  to  diverse  applications  in  clinical  settings,  cell  manufacturing,  and  resource-limited  environments.  The  first  platform,  based  on  an  electronic  cytometer  microchip,  delivers  high-throughput  cell  mechanotyping  by  leveraging  Coulter-based  snapshot  sensors  and  polymer-based  fluidic  channel  construction.  It  performs  biomechanical  measurements  of  a  cell  population  to  derive  quantitative  viscoelastic  properties.  The  second  platform  performs  immunoanalysis  on  a  portable,  low-cost  microchip,  coupled  with  supporting  hardware  and  software  to  operate  autonomously.  It  adeptly  processes  unlabeled  immune  cells,  streamlining  the  immunophenotyping  process  and  positioning  itself  as  an  advanced  tool  for  efficient,  fielddeployed  analysis.  The  third  platform,  developed  around  an  Annexin  V-based  apoptosis  assay,  integrates  an  embedded  electrical  sensor  network  with  a  multi-stage  microfluidic  biochip.  Its  capture  chamber  immobilizes  cells  based  on  phosphatidylserine  (PS)  externalization  without  the  need  for  pre-labeled  samples,  as  the  biochip  has  an  on-chip  mixer  for  self-supervised  sample  labeling.  Taken  together,  these  microfluidic  platforms  not  only  overcome  the  limitations  faced  by  traditional  diagnostic  assays,  but  also  usher  in  a  new  generation  of  versatile,  scalable,  and  smart  tools  that  operate  at  low  costs  while  delivering  real-time  measurements.  They  make  on-demand  cell  phenotyping  analysis  a  tangible  reality,  unlocking  new  capabilities  in  cellular  research  and  diagnostics.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aUniversal  Serial  Bus
■650  4▼aElectrodes
■650  4▼aAntibodies
■650  4▼aSignal  processing
■650  4▼aFlow  cytometry
■650  4▼aApoptosis
■650  4▼aVisualization
■650  4▼aDyes
■650  4▼aCells
■650  4▼aIntegrated  circuits
■650  4▼aControl  algorithms
■650  4▼aNeural  networks
■650  4▼aControllers
■650  4▼aLymphocytes
■650  4▼aDesign
■650  4▼aLibraries
■650  4▼aViscoelasticity
■650  4▼aCellular  biology
■650  4▼aElectrical  engineering
■650  4▼aMaterials  science
■650  4▼aMechanics
■690    ▼a0389
■690    ▼a0800
■690    ▼a0379
■690    ▼a0544
■690    ▼a0794
■690    ▼a0346
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360608▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서