典型部分应用 ：

亮点：

1、可在同一个腔室中自定义各种器官模块，经济、灵活

2、可将多达4个器官模型集成在一起，同时进行单组织和多器官人体组织研究

3、可选配置的流控制设备

4、可选配置的培养条件控制单元设备

可将4种微流控芯片与不同的组织支架集成在一起，将可以创建类似于人体的循环系统或微生理系统，以研究不同组织（人体器官仿真芯片）的相互影响。 例如，可以组装具有中等循环回路的人肠，肝，皮肤和肾细胞的共培养物，是代表可靠的药物筛选平台。

这对于那些需要人类相关数据来进行研究、临床前测试、以及新化合物安全性或毒性评估的团队而言，器官芯片研究正变得不可替代。它们能够提供全面的基于3D组织培养的数据，并实现实时监控和分析。

一、多功能芯片腔

通过改变细胞类型和支架（支架是一种培养方法），可用于创建多种器官芯片：

神经或心血管网络器官芯片

肠子器官芯片

肝器官芯片

皮肤器官芯片

肺器官芯片

间充质干细胞（MSC）或单片骨髓器官芯片

ESC或iPSC衍生的干细胞（ESC / iPSC）器官芯片

该模块化的器官芯片系统创新，可通过且连续地控制培养参数来创建3D细胞培养物和组织。在更像体内的环境中模仿组织组织，细胞间相互作用，细胞外基质的影响和生理反应。 带有集成式鲁尔接头的入口和出口可确保与管路的连接无泄漏，并允许在动态流动条件下进行实验。

二、支架——单层纳米纤维沉积在图案化微框架上的装置

 它在形态和物质上都像体内细胞外基质一样。 通常它用于离地细胞培养。 当用于人类多能干细胞的培养和分化时，它可以大程度地减少外源性接触并增加养分吸收以及组织的组织。 它不仅与常规工具（如培养皿，多孔板和Boyden室）兼容，而且与的分析方法兼容。

规格：

根据应用，我们提供具有不同配置的细胞支架，并由下表中列出的不同种类的天然生物材料或合成的可生物降解聚合物制成：

尺寸：13，25，37,47mm

纳米纤维材料：明胶，胶原蛋白，PLGA

纳米纤维直径：100-500nm

纳米纤维厚度：<1um

孔隙率：60-80％

框架材料：环氧树脂，PEGDA，PLGA，明胶

框架结构：圆形，蜂窝状

微图案尺寸：200，500,1000um

框架厚度：20、50、100um

培养支架（culturepatch）

应用：

哺乳动物细胞培养

hiPSC细胞培养和分化

组织形成

类器官形成

三、配套的流控制仪（可选购）

流量控制器型号1（左）的前后面板。       流量控制器型号2（右）的前后面板。

1型是用于常规微流体处理的集成系统。 它由内置泵，真空泵，电磁阀，压力调节器，旋转阀和压力传感器组成。它还具有5V，12V和24V输出，模拟输入和输出以及用于控制外部元件的RS232和TTL串行通信接口。

2型是具有高精度压力调节功能的微流体控制器。 它由内置泵，电磁阀，高精度压力调节器和压力传感器组成。它还具有5V和24V输出，模拟输入和输出以及用于控制外部元件的RS232串行通信接口。

气泵（4 mbar –0.9 bar，噪音<65 db）

真空泵（-0.5 bar– 4 mbar，噪音<65 db）

4个电子压力调节器（精度±1 mbar）

8个电磁阀（响应时间0.1 s）

2个释放阀（响应时间0.1 s）

10通道旋转阀（响应时间1 s）

8个电压（12V）输出

6个模拟输出输入

1个TTL串行输出

2个具有5V，12V和24V电源的RS232连接器

蓝牙和无线模块

4KB EPPROM（用于数字序列存储）

1G SD卡内存（用于数据存储）

用户图形界面

气体流量0-1.1 L/ min

液体流量0-10毫升/分钟

重量：4.5公斤

尺寸：27.5×25×11厘米

工作环境

电源：12V-4A DC或便携式电源

温度范围：10-50℃

湿度范围：20-80％

低PC配置：英特尔酷睿i5-4xxx，4G内存，Win7，USB 2.0

支持软件：c ++，Matlab，Android，Arduino

可选配件：

感觉流量计

电磁阀

旋转阀

液体分配阀

低噪声压力源（2 bar，-1 bar，噪声<40 db）

快速CCD相机

显微镜台

光谱仪

四、配套的培养控制单元

用于人类诱导的多能干细胞（hiSPC）长期培养和分化的原型。 它设计用于在灌注-扩散方案中模拟营养物的体内喂养。它可以减少时间和费力的工作以及污染的风险。

该培养控制器由控制微流处理的中央单元和放置在培养箱中的培养单元以及用于存储和提供选择因子的培养基的冷单元组成。然后可以在少的人工干预和良好的可重复性下对整个hiPSC分化过程进行编程。

该中心单元也可以与其他流体元件组合，从而实现自动细胞分选，标记，SEM样品制备等。

该系统适用于基于皿和芯片的测定，以及更复杂的培养体系正在探索中。

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