Real‐time 2<scp>D</scp> visualization of metabolic activities in zebrafish embryos using a microfluidic technology
Notice bibliographique
Résumé
Non-invasive and real-time visualization of metabolic activities in living small model organisms such as embryos and larvae of zebrafish has not yet been attempted largely due to profound analytical limitations of existing technologies. Historically, our capacity to examine oxygen gradients surrounding eggs and embryos has been severely limited, so much so that to date, most of the articles characterizing in situ oxygen gradients have described predominantly mathematical simulations. These drawbacks can, however, be experimentally addressed by an emerging field of microfluidic Lab-on-a-Chip (LOC) technologies combined with sophisticated optoelectronic sensors. In this work, we outline a proof-of-concept approach utilizing microfluidic living embryo array system to enable in situ Fluorescence Ratiometric Imaging (FRIM) on developing zebrafish embryos. The FRIM is an innovative method for kinetic quantification of the temporal patterns of aqueous oxygen gradients at a very fine scale based on signals coming from an optical sensor referred to as a sensor foil. We envisage that future integration of microfluidic chip-based technologies with FRIM represents a noteworthy direction to miniaturize and revolutionize research on metabolism and physiology in vivo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».