支持动态错误恢复的流式微流控生物芯片控制与流体协同设计方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61674093
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0402.集成电路设计
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Microfluidic biochips, also called Lab-on-a-Chip (LoC), has revolutionized the traditional biochemical area. Using microfluidic biochips, the required sample and reagents in bioassays are reduced to nano-liter volume. Therefore, the bioassay’s cost is greatly reduced, and the sensitivity is greatly enhanced, which bring significant economic benefit. LoCs have broad application fields, including food safety, environmental monitoring, clinical diagnosis, etc. According to Research and Markets, the global microfluidic device market grows rapidly at the compound annual growth rate (CAGR) of 22.8%, which will reach $5.2 billion in 2019. Currently, biochips are manually designed due to the lack of mature automated design tools. With the inevitable increase in the integration scale of biochips, automated design tools will become necessary. Existing automated design works of biochips perform flow-layer design and control-layer design separately, which results in degraded solution quality due to lacks of the interaction between the two stages. This project proposes the first complete flow-control co-design methodology for greatly improved design quality. The key scientific problems on dynamic real-time error recovery are further studied, which results in mature systematic automated design flow for microfluidic biochips. This project will achieve world-class research results, and will develop the first demonstrative automated design tool for microfluidic biochips. The automated design tool will be published online to support the biochip design process for national and even foreign experts in biochip applications.
微流控生物芯片,又称为片上实验室,给传统生物化学领域带来巨大变革。采用微流控生物芯片,试验样本和试剂需求量可以减少到纳升级别,极大降低试验成本,提高灵敏度,带来巨大的经济效益。片上实验室应用广泛,包括食品安全、生态环境监测、临床诊断等。据国际机构“研究与市场”预测,全球微流控生物芯片市场以复合年增长率22.8%高速增长,将于2019年达到52亿美元。目前,由于缺乏成熟的自动化设计工具,生物芯片采用手工设计。随着生物芯片集成度的增大,自动化设计工具将不可或缺。针对现有设计方法中控制层与流体层设计分离进行、缺乏交互的问题,本课题首次提出完整的控制层与流体层协同设计方法学,并深入研究实时动态运行错误恢复的关键科学问题,形成完善的自动化设计系统流程。本课题预期取得国际一流的科研成果,并完成首款生物芯片自动化设计示范型工具,为国家乃至世界生物芯片应用专家提供支持。

结项摘要

微流控生物芯片,又称为片上实验室,给传统生物化学领域带来巨大变革。随着生物芯片集成度的增大,自动化设计工具将不可或缺。针对现有设计方法中控制层与流体层设计分离进行、缺乏交互的问题,本课题首次提出完整的控制层与流体层协同设计方法学,并深入研究流体层布线、控制层阀门切换优化、基于机器学习的微流控生物芯片设计等关键科学问题,形成了完善的自动化设计系统流程。本课题研究取得了一系列国际一流的科研成果,共发表21篇国际期刊和会议论文(11篇论文标明资助信息),其中,以第一作者或通讯作者发表CCF A类顶尖期刊IEEE Transactions on CAD论文6篇,IEEE Trans. on Biomedical Circuits and Systems (IF = 4.042) 论文1篇,CCF A类顶尖会议DAC论文2篇。获得2项专利授权,并完成了生物芯片自动化设计在线示范应用,为国家生物芯片应用专家提供支持。基于该项目资助所取得的科研成果,负责人获得“德国资深研究人员洪堡学者”荣誉资助。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(2)
AARF: Any-Angle Routing for Flow-Based Microfluidic Biochips
AARF:基于流的微流控生物芯片的任意角度路由
  • DOI:
    10.1109/tcad.2018.2789356
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Yang Kailin;Yao Hailong;Ho Tsung Yi;Xin Kunze;Cai Yici
  • 通讯作者:
    Cai Yici
Integrated Control-Fluidic CoDesign Methodology for Paper-Based Digital Microfluidic Biochips
纸基数字微流控生物芯片的集成控制流控协同设计方法
  • DOI:
    10.1109/tcad.2019.2894820
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Wang Q;Ji W;Li Z;Cheong H;Kwon O;Yao H;Ho T;Shin K;Li B;Schlichtmann U;Cai Y
  • 通讯作者:
    Cai Y
Lookup Table Based Fast Reliability-Aware Sample Preparation using Digital Microfluidic Biochips
使用数字微流控生物芯片进行基于查找表的快速可靠性感知样品制备
  • DOI:
    10.5194/acp-2022-57
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits (TCAD)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lingxuan Shao;Wentai Li;Tsung-Yi Ho;Sudip Roy;Hailong Yao
  • 通讯作者:
    Hailong Yao
Physical Co-Design of Flow and Control Layers for Flow-Based Microfluidic Biochips
基于流的微流控生物芯片的流层和控制层的物理协同设计
  • DOI:
    10.1109/tcad.2017.2748003
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Wang Qin;Zou Hao;Yao Hailong;Ho Tsung Yi;Wille Robert;Cai Yici
  • 通讯作者:
    Cai Yici
Pressure-Aware Control Layer Optimization for Flow-Based Microfluidic Biochips
基于流的微流控生物芯片的压力感知控制层优化
  • DOI:
    10.1109/tbcas.2017.2766210
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Qin Wang;Yue Xu;Shiliang Zuo;Hailong Yao;Tsung-Yi Ho;Bing Li;Ulf Schlichtmann;Yici Cai
  • 通讯作者:
    Yici Cai

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其他文献

机械合金化过程中Fe-Al合金粉末的组织演变
  • DOI:
    10.13251/j.issn.0254-6051.2018.12.006
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    金属热处理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    白小波;王洪涛;姚海龙;杨超;王瑞花;陈清宇;纪岗昌
  • 通讯作者:
    纪岗昌
A Privacy-Preserving RLWE-Based Remote Biometric Authentication Scheme for Single and Multi-Server Environments
适用于单服务器和多服务器环境的基于 RLWE 的隐私保护远程生物特征认证方案
  • DOI:
    10.1109/access.2019.2933576
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE ACCESS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    姚海龙;王彩芬;付兴兵;刘超;武斌;李发根
  • 通讯作者:
    李发根
一种基于同态加密的分布式生物特征认证协议
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姚海龙;王彩芬;许钦百;李文婷
  • 通讯作者:
    李文婷
超音速火焰喷涂HA/Ti复合涂层组织与性能研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    人工晶体学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邹岩龙;陈清宇;姚海龙;白小波;王芳;纪岗昌
  • 通讯作者:
    纪岗昌
Research on path lossand shadow fading of ultra wideband simulation channel
超宽带模拟信道路径损耗和阴影衰落研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Distributed Sensor Networks
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵红梅;姚海龙;郭淑婷
  • 通讯作者:
    郭淑婷

其他文献

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AI技术路线图

姚海龙的其他基金

机器学习辅助的EDA后端设计方法与技术研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    302 万元
  • 项目类别:
    重点项目
基于机器学习的纸上数字式微流控生物芯片自动化设计方法
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    59 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向二次图形曝光技术的版图优化及切割算法研究
  • 批准号:
    61106104
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 资助金额:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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