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Enregistrement W1973899346 · doi:10.1039/b812443d

An integrated microfluidic chip for chromosome enumeration using fluorescence in situ hybridization

2008· article· en· W1973899346 sur OpenAlexaff
Vincent J. Sieben, Carina Debes-Marun, Linda M. Pilarski, C. Backhouse

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidic chipFluorescence in situ hybridizationFish <Actinopterygii>MicrofluidicsChipIn situReagentIn situ hybridizationLab-on-a-chipFluorescenceChromosomeComputer scienceComputer hardwareNanotechnologyChemistryBiologyMaterials scienceGeneticsFisheryGeneGene expressionPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluorescence in situ hybridization (FISH) is a powerful technique for probing the genetic content of individual cells at the chromosomal scale. Conventional FISH techniques provide a sensitive diagnostic tool for the detection of chromosomal alterations on a cell-by-cell basis; however, the cost-per-test in terms of reagent and highly qualified labour has prevented its wide-spread utilization in clinical settings. Here, we address the inefficient use of labour with the first integrated and automated on-chip FISH implementation, one that requires only minutes of setup time from the technician. Our microfluidic chip has lowered the reagent use by 20-fold, decreased the labour time by 10-fold, and substantially reduced the amount of support equipment needed. We believe this cost-effective platform will make sensitive FISH techniques more accessible for routine clinical usage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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