用于数字微流控产生线性稀释梯度的算法
摘要：DMF生物芯片用于自动化多种生物学实验室协议，如临床分析、现场诊断和聚合酶链反应（PCR）。在许多生物学测定中，例如在细菌耐药性测试中，需要多种浓度（或稀释）因子的样品和试剂，满足某些线性、指数或抛物线等特定的“梯度”模式。稀释梯度通常通过连续流微流控装置制备，但是它们在灵活性、可编程性和对昂贵原始溶液的大需求方面存在问题。相反，DMF生物芯片被证明可以更有效地产生一组随机的稀释因子。然而，所有现有算法在需要某种梯度模式时无法优化成本或性能。在这项工作中，我们提出了一种用于在芯片上生成任意线性梯度的算法，以实现最小浪费，同时满足浓度因子的所需精度。我们提出了关于混合-分离操作数量和废弃物计算的新理论结果，并证明了存储要求的上界。还提出了相应的生物芯片布局设计。对不同线性梯度的仿真结果显示，在多种浓度生成的三种早期算法中，样品成本显著提高。
作者：Sukanta Bhattacharjee, Ansuman Banerjee, Tsung-Yi Ho, Krishnendu Chakrabarty, and Bhargab B. Bhattacharya
论文ID：1307.1251
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2013-07-05