[논문 리뷰] Dilution with Digital Microfluidic Biochips: How Unbalanced Splits Corrupt Target-Concentration

Sudip Poddar, Robert Wille외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 02.

Electrowetting and Microfluidic Technologies참고 문헌 19인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 디지털 마이크로플루이딕 생물칩(DMFBs)에서의 비균형 분할이 샘플 조작 중 목표 농도 요인(CF)을 어떻게 오염시키는지 분석하며, 더 작은 딸방울이 생기는 음성 분할 오차(negative split-errors)가 더 큰 CF 오차를 유발함을 보여준다. 여러 분할 오차가 복합적이고 직관적이지 않은 오차 전파를 유도하여, 극한 오차를 예측하기 위해 광범위한 시뮬레이션 없이는 불가능하며, 이는 센서가 없는 오차 내성 샘플 조작 알고리즘 설계에 정보를 제공한다.

ABSTRACT

Sample preparation is an indispensable component of almost all biochemical protocols, and it involves, among others, making dilutions and mixtures of fluids in certain ratios. Recent microfluidic technologies offer suitable platforms for automating dilutions on-chip, and typically on a digital microfluidic biochip (DMFB), a sequence of (1:1) mix-split operations is performed on fluid droplets to achieve the target concentration factor (CF) of a sample. An (1:1) mixing model ideally comprises mixing of two unit-volume droplets followed by a (balanced) splitting into two unit-volume daughter-droplets. However, a major source of error in fluidic operations is due to unbalanced splitting, where two unequal-volume droplets are produced following a split. Such volumetric split-errors occurring in different mix-split steps of the reaction path often cause a significant drift in the target-CF of the sample, the precision of which cannot be compromised in life-critical assays. In order to circumvent this problem, several error-recovery or error-tolerant techniques have been proposed recently for DMFBs. Unfortunately, the impact of such fluidic errors on a target-CF and the dynamics of their behavior have not yet been rigorously analyzed. In this work, we investigate the effect of multiple volumetric split-errors on various target-CFs during sample preparation. We also perform a detailed analysis of the worst-case scenario, i.e., the condition when the error in a target-CF is maximized. This analysis may lead to the development of new techniques for error-tolerant sample preparation with DMFBs without using any sensing operation.

연구 동기 및 목표

• 디지털 마이크로플루이딕 생물칩(DMFBs)에서 부피 분할 오차가 목표 농도 요인(CF)에 미치는 영향을 조사하는 것.
• 불균형 분할—즉, 비균형 부피의 딸방울을 생성하는 것—이 다단계 희석 프로토콜 중 CF 정확성에 어떻게 영향을 미치는지 분석하는 것.
• 특히 다중 분할 오차 존재 시 CF 오차가 최대가 되는 조건을 규명하는 것.
• 백오프 또는 감지 기술 없이도 센서 없는 오차 내성 샘플 조작 기법을 개발하기 위한 통찰을 제공하는 것.

제안 방법

• 분할 오차 크기(ε)와 방울 선택(더 큰 또는 더 작은 부피)을 고려한 재귀 방정식을 사용한 CF 오차 전파의 이론적 모델링.
• 단일 및 다중 분할 오차를 가진 믹스-스플릿 시퀀스의 시뮬레이션을 통해 오차 영향을 평가하며, 오차 벡터를 다양하게 설정(예: [−, +, +, −, +, −])함.
• 3차원 도표와 이론적 및 시뮬레이션된 CF-오차 값 간의 비교 분석을 통해 결과의 타당성을 검증.
• 다양한 초기 CF 값과 오차 벡터 조합에 따른 오차 역학 분석을 통해 최악의 상황을 평가.
• n단계 믹스-스플릿 작동에 대한 오차 표현의 일반화를 통해 누적 오차 효과를 모델링.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 단일 비균형 분할 오차는 DMFB 기반 희석 프로토콜에서 목표 농도 요인(CF)에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 비균형 분할 후 더 작은 딸방울을 선택하는 것과 더 큰 딸방울을 선택하는 것의 CF 오차에 대한 영향은 어떠한가?
• RQ3 연속적인 다중 분할 오차는 최종 CF에 어떻게 영향을 미치며, 최악의 오차 벡터를 예측할 수 있는가?
• RQ4 주어진 수의 분할 오차에 대해 CF 오차의 최대 가능성은 얼마이며, 어떤 조건에서 발생하는가?

주요 결과

• 더 작은 방울이 선택되는 음성 분할 오차(ε < 0)는 양성 오차보다 항상 더 큰 CF 오차를 유발한다.
• CF 오차의 크기는 분할 오차의 절대값(|ε|)이 클수록 증가하며, 특히 다중 오차가 누적될 경우 더욱 두드러진다.
• 세 개의 연속된 분할 오차에 대해 CF 오차는 오차 벡터에 따라 비단조화적으로 변화하며, 모든 구성에서 최대 오차에 대한 명확한 패턴이 없음을 확인했다.
• 오차 벡터 [−, +, +, −, +, −]를 가진 시뮬레이션에서, 스케일링된 최대 CF 오차는 1.977이며, 이는 57번째 위치에서 관측되었다.
• 오차 전파의 복잡성으로 인해 광범위한 시뮬레이션 없이도 최악의 오차 벡터를 결정하는 결정론적 알고리즘을 도출하는 것은 불가능하다.