(1)模拟生理条件
平稳、无脉冲地控制液体介质的流速和流向
(2)轻松进行数周实验
完全自动化的运行数周实验
(3)可重复性和可扩展性
可控制一个或多个并行芯片中的流体参数
(4)开箱即可开始实验
用户友好的设备,具有快速设置和直观的图形界面操作软件。
器官培养套装是一个完整的微流控系统,可用于芯片上的器官实验。借助该套装,您可以直接进入到微流控器官培养领域的前沿。此外,该套装基于畅销的多通道压力&流量控制器OB1,包含了研究重现细胞体内环境众多特征的所有必需的微流控部件。
特点
微流控器官培养套装使用多通道压力&流量控制器OB1中的一个压力输出通道将储液池内的液体介质输送到微流控器官芯片的通道内。图形化的智能操作软件ESI允许在自定义的时间段内进行精确、稳定地流量控制。
片上器官实验芯片有多种不同的结构设计,具体选择哪一种类型的芯片,取决于您想要模仿的片上器官类型和实验方案。我们与多家片上器官供应商紧密合作,以便为您的科学实验提供合适的芯片。
微流控片上器官的应用不仅具有小型化、集成化和低消耗等优点,而且研究人员还能够精确地控制系统的多个参数,例如化学浓度梯度、流体剪切应力、细胞模式、组织-组织界面、器官-器官相互作用等。实验的目的是模仿人体器官的复杂结构、微环境和生理功能。
这些应用有望对改善药物筛选模型和个性化药物的可预测性产生重大影响。片上器官芯片技术通过提供比传统的细胞培养方法更好地模仿体内人体生理学和形态的环境,为这些研究领域提供支持。通过结合来自半导体和分子生物学行业的技术,可扩展的片上器官生产成为可能。
微流控芯片
微流控器官芯片套装可以与任何商用芯片或自制芯片一起使用。
Elveflow与Aline公司合作,提供不同规格的细胞培养用微流控芯片。两个独立进入的腔室由所选的多孔膜隔开。与基于微量滴定板的系统不同,这些器件允许在一个或两个腔室中连续流动。为了调节跨膜的通量,可以调节跨膜的压降变化。
Aline公司还具有将您的芯片设计从原型设计到开发再到制造的能力。他们在整个开发阶段的专业知识可使我们能够确保您的设计从早期阶段就可以制造就绪,从而消除了经常困扰技术的放大问题。除了微流体芯片设计外,他们在集成功能解决方案方面也具有丰富的经验,例如电极、膜和阀的集成,传感器集成,PCB集成及试剂沉积等。
Elveflow还与以下片上器官供应商合作:
(1)Ibidi
(2)BeOnChip
(3)Initio Cell
完全可定制的应用包:
无论您是要添加多个流体控制通道,定制微流体芯片还是添加真空控制装置,我们的微流体专家都可以定制包装,使其适合您的实验需求。
适用于所有Elveflow仪器的免费软件
——强大、模块化和多功能的实验装置控制的解决方案
ESI操作软件可以通过同一个接口控制多达16台仪器。借助TTL触发器,您可以将Elveflow系统与实验室中使用的任何其他仪器(光学显微镜或任何电子仪器等)同步。Scheduler是一种用户友好的使用工具,可自动执行实验和方案的复杂步骤,节省您的宝贵时间。
体积注入模块
输入目标液体体积,该模块将在合适的时间自动调整流速以将液体注入。
流体系统优化模块
微流体实验系统路径的自动诊断功能,并给出改善建议,从而提高实验系统的流体流动性。
气泡检测模块
不再经受气泡的危害了!
传感器校准模块
在校准协议过程中,不要浪费宝贵的时间。
应用
(1)片上肠芯片
(2)片上肺芯片
(3)片上肝芯片
(4)片上皮肤芯片
(5)片上心脏芯片
(6)片上肾脏芯片
(7)片上血栓芯片
(8)片上神经或心血管网络
包含的组件
标准微流控片上器官芯片套装包含以下组件:
(1)1通道压力&流量控制器OB1
(2)1个液体流量传感器BFS
(3)1个样品储液池
(4)所有必需的配件:导管、连接头、过滤器等
(5)控制和自动化软件ESI
可升级选项:
(1)额外的压力&流量控制通道:可将几种介质按预定顺序注入到芯片通道内
(2)真空通道:用于片上器官芯片中的机械拉伸诱导如片上肺芯片
(3)去泡器:用于去除微流体装置中的所有气泡
(4)压力传感器:测量系统中的压降
(5)循环注入阀:实现液体介质的单向循环
(6)额外的流量传感器MFS
(7)电脑
(8)显微镜和相机
相关资源
相关综述:
Microfluidic mini-brains: keeping up with the brain-on-chip technology
New biocompatible polymer for Cell culture and Organ-on-chip
相关应用:
出版文献
A microfluidic circulatory system integrated with capillary-assisted pressure sensors
Lab on Chip, Y. Chen, H. N. Chan, S. A. Michael, Y. Shen, Y. Chen, Q. Tian, L. Huang and H. Wu, 2017