Cámaras y Accesorios del Sistema Guefast 08.
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| Title: | Cámaras y Accesorios del Sistema Guefast 08. |
|---|---|
| Authors: | Arencibia Díaz, Oscar1 oscara@cneuro.edu.cu, Riverón Rojas, Ana María1, López Cánovas, Lilia1, Herrera Isidrón, José1, Valdés, Neisy, Noa, María D., Díaz Miranda, Nelson Rubi, Corrales, Fidel |
| Source: | Revista CENIC Ciencias Quimicas. 2005 Supplement, Vol. 36, p1. 7p. |
| Abstract (Spanish): | El Guefast 08 es un sistema de electroforesis de campos pulsantes, diseñado para tipificar microorganismos con gran rapidez, óptimo poder de discriminación y adecuada capacidad de tipificación. Este sistema es el resultado del trabajo de un grupo multidisciplinario del departamento de Biología Molecular del CNC. El trabajo muestra el diseño de las cámaras CHEF y TAFE, así como de un conjunto de accesorios propios, diseñados para preparar y manipular las muestras. En el trabajo se analizan las soluciones anteriores a esta versión y se muestran los aspectos tomados en consideración para este diseño, cuyos objetivos han sido facilitar la construcción mecánica de las partes, adaptadas ahora a procesos de fabricación más productivos que los utilizados en versiones anteriores, disminuir la cantidad de piezas, facilitar la fabricación y disminuir los costos de elaboración sin alterar la geometría básica de las cámaras y los accesorios. Además se trata el tema de la selección de los materiales utilizados para la construcción de las partes, resaltando las bondades del polymetil metacrilato para este tipo de fabricación y se hace una comparación entre los procesos productivos disponibles para acometer este tipo de producción. El sistema Guefast 08 y su versión 06M se fabrica actualmente en Cuba y es un producto que comercializa la empresa cubana Neuronic SA. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Copyright of Revista CENIC Ciencias Quimicas is the property of Centro Nacional de Investigaciones Cientificas and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.) | |
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