Multi-Particle sorting using signals from particles trapped by single optical fiber tweezers

光学镊子 分类 粒子(生态学) 镊子 光纤 纤维 材料科学 物理 光学 计算机科学 生物 算法 复合材料 生态学
作者
Linzhi Yao,Tao Wang,Chunlei Jiang,Qian Zhao,Yuan Sui,Lu Yan,Yunkai Wang,Yu Sun,Zhicheng Cong,Taiji Dong
出处
期刊:Optical Fiber Technology [Elsevier BV]
卷期号:88: 103994-103994 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.yofte.2024.103994
摘要

• We propose a novel method for particles sorting by using the signals from particles trapped by an optical fiber tweezer. • This technique with significant potential for biological cell detection. • The intensity of instantaneous trapped signal shows a good linear relationship with the RIs of the particles. • The method enables particle identification and uses optical forces to transport them directionally to a specified location. • When morphology-based classification is not possible, this method differentiates particle types based on signal intensity. We propose a multi-particle sorting method based on single optical fiber tweezer particle-trapped signals. When particles are trapped to the optical axis, the instantaneous trapped signal is collected by the photodetector. There are significant differences in the instantaneous trapped signal intensity for particles with different refractive indices. Specifically, the variation in instantaneous trapped signal intensity correlates well with changes in the refractive index of the particles in a linear relationship. We conducted 60 sets of experiments, which showed that the method accurately sorts yeast cells, silica (SiO 2 ) microspheres, and polystyrene (PS) microspheres. Additionally, the method’s simple structure, high accuracy, ability to simultaneously sort multiple particles, and potential to handle large quantities of particles provide a new approach to particle identification and detection. Consequently, this method is widely used in chemistry, microbiology, and medical diagnostics.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
CodeCraft的应助被岁0710采纳,获得10
2秒前
琪小7完成签到,获得积分20
2秒前
川哥发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
aaa完成签到 ,获得积分10
3秒前
竹沐鱼发布了新的文献求助10
4秒前
Monest完成签到,获得积分10
4秒前
哈哈发布了新的文献求助10
5秒前
完美世界的应助被兴奋采梦采纳,获得10
5秒前
lx发布了新的文献求助10
6秒前
明亮的嚣发布了新的文献求助10
6秒前
丘比特的应助被奋斗山晴采纳,获得10
6秒前
6秒前
xing_xing的应助被eternal_dreams采纳,获得40
6秒前
漫步云端发布了新的文献求助10
7秒前
jiage123发布了新的文献求助10
7秒前
JJ完成签到,获得积分10
7秒前
科研通AI6.4的应助被xxxmy采纳,获得10
7秒前
7秒前
8秒前
wenbin发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
zzc的应助被marikazeoka采纳,获得10
9秒前
zzc的应助被marikazeoka采纳,获得10
10秒前
英俊的铭的应助被marikazeoka采纳,获得10
10秒前
君君完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
Hello的应助被Joey采纳,获得20
11秒前
飘逸蜡烛发布了新的文献求助20
11秒前
Sylvia41完成签到,获得积分10
12秒前
今后的应助被迷人的绝悟采纳,获得10
12秒前
稳重的鑫鹏完成签到 ,获得积分10
13秒前
Rae sremer发布了新的文献求助10
13秒前
123发布了新的文献求助10
14秒前
慕青的应助被123采纳,获得10
14秒前
14秒前
wdn完成签到,获得积分10
15秒前
李健的小迷弟的应助被cynthiahu采纳,获得10
15秒前
深情安青的应助被竹沐鱼采纳,获得10
15秒前
月月完成签到,获得积分10
16秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
自動車の空力技術 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Geschichtliche Grundbegriffe (GGB), Band 5: Pro–Soz 300
Die Religion in Geschichte und Gegenwart (RGG), 4. Auflage, Band 7: R–S 300
Die Religion in Geschichte und Gegenwart (RGG), 4. Auflage, Band 1: A–B 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7791566
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9328895
关于积分的说明 20425597
捐赠科研通 7381191
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3323514
关于科研通互助平台的介绍 2471235
邀请新用户注册赠送积分活动 2340502