研究背景:

高通量筛选技术对于解开生物学奥秘至关重要。然而,液滴微流体技术在实现单细胞分辨率、超高通量筛选方面仍然面临着一些挑战和难题。在多步骤分析中,由多分散液滴尺寸引起的液滴分选误差通常是不可避免的,这严重限制了该技术的有效性和实用性,尤其是在筛选大型文库时。即使是1%的分选误差,也会导致1,000,000个液滴中出现10,000个错误调用,给下游验证带来了较大负担。

 

 

导读:

近期,美国得克萨斯A&M大学Arum Han教授课题组开发了一种名为NOVAsort(Next-generation Opto-Volume-based Accurate droplet sorter)的新型液滴微流控分选设备,能够基于液滴尺寸和荧光强度实现高精度分选,显著提高了单细胞分辨率及超高通量筛选的准确性和效率。相关研究以“NOVAsort for error-free droplet microfluidics”为题目发表于期刊《Nature Communications》。

 

 

本文要点:

1、本文提出了NOVAsort(Next-generation Opto-Volume based Accurate droplet sorter),一种基于微滴尺寸和荧光强度的高精度分选装置。

2、NOVAsort利用交叉指电极产生局部电场,结合微滴在载体油中的浮力特性,可以有效分离不同尺寸的微滴。

3、与传统分选器相比,NOVAsort在假阳性和假阴性率上分别降低了1000倍和10000倍。

4、在体外转录/翻译蛋白质合成实验中,NOVAsort的分选效率提高了217%。

5、该技术可广泛应用于各种基于微滴的生物筛选,为生物学研究提供了更加准确高效的工具。

 

NOVAsort系统通过以下几个方面解决了由于微滴尺寸多分散而导致的分选错误问题

1、结合微滴尺寸和荧光强度进行分选。NOVAsort不仅根据微滴的荧光强度进行分选,还利用微滴在载体油中的浮力特性,通过交叉指电极产生的局部电场,有效分离不同尺寸的微滴。这种基于尺寸和荧光的双重分选策略,大幅降低了假阳性和假阴性率。

2、采用局部化的电场。与传统使用液态金属电极的分选器不同,NOVAsort采用表面交叉指电极产生的局部电场,只作用于目标微滴所在的区域,不会影响其他邻近微滴,避免了意外合并或错误分选的问题。

3、减小分选过程中的微滴破碎。传统分选器在高电压和高流速下容易导致微滴破碎,而NOVAsort仅需较低电压即可实现高精度分选,大大降低了微滴破碎的风险。

4、提高分选效率。与传统分选器相比,NOVAsort在假阳性和假阴性率上分别降低了1000倍和10000倍,在体外转录/翻译蛋白质合成实验中,分选效率提高了217%。

 

NOVAsort系统的核心技术包括以下几个方面

  • 利用微滴的浮力特性NOVAsort设计了一个两级分选系统,利用微滴在载体油中的浮力特性。较大的微滴会沉降到通道底部,而较小的微滴会浮升到顶部。这样可以先将大小不合适的微滴分离出去。

  • 局部化的电场NOVAsort使用了平面叉指电极(IDEs),可以产生高度局部化的电场,只作用于通道底部的微滴。这与传统使用3D液体电极的分选器不同,后者产生的电场分布较广,容易引起多个微滴同时被牵引。

  • 尺寸选择性分选通过调节通道高度,使IDEs只能操控目标尺寸范围内的微滴。较小的微滴由于浮力不足而无法被IDEs捕获,较大的微滴也会被先前的分选级挡住。这样可以精准地从多分散的微滴库中筛选出目标尺寸的微滴。

 

相比传统分选器NOVAsort的这种设计具有以下几个独特优势

1、更高的分选准确率能够同时利用微滴尺寸和荧光强度信息进行分选,大大降低了假阳性和假阴性结果。

2、更强的抗干扰能力局部化电场不会引起相邻微滴的意外合并或破碎,即使微滴间距较小也能保持高分选准确率。

3、更低的工作电压IDEs产生的局部电场强度高,工作电压只需传统分选器的1/30,降低了微滴破碎的风险。

4、更简单的结构设计无需额外的屏蔽电极,结构更加简单紧凑,有利于集成和规模化生产。

 

总之,NOVAsort巧妙地利用了微滴的浮力特性和局部化电场,实现了高准确度、高抗干扰性和低功耗的微滴分选,在提高生物技术筛选效率方面具有重要应用价值。

 

 

图1.NOVAsort液滴分选机的工作原理,该分选机使用平面IDE产生的DEP力和液滴浮力,同时进行基于尺寸和荧光的液滴分选。

 

 

图2.NOVAsort的设计和概念验证。

 

 

图3.使用单分散和多分散液滴库比较NOVAsort和传统线性分选机的性能。

 

 

图4.使用NOVAsort克服不必要的液滴合并和假阳性液滴牵引误差。

 

 

图5.使用NOVAsort克服不必要的液滴分裂。

 

 

图6.基于液滴的IVTT库的生成及使用两种不同的液滴分选机进行分选。

 

论文链接:https://doi.org/10.1038/s41467-024-52932-z