MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1994322585 · doi:10.1039/c2an36016k

Ultrasensitive on-column laser-induced fluorescence in capillary electrophoresis using multiparameter confocal detection

2012· article· en· W1994322585 sur OpenAlexaff
Amir Mazouchi, Bryan J. Dodgson, David W. Wegman, Sergey N. Krylov, Claudiu C. Gradinaru

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetection limitCapillary electrophoresisChromatographyFluorescenceInstrumentation (computer programming)ConfocalChemistryAnalytical Chemistry (journal)FluoresceinLysisElectrophoresisCapillary actionMaterials scienceOpticsComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a simple method to efficiently couple on-column, standard Capillary Electrophoresis with Confocal MultiParameter Fluorescence detection (CE-CMPF) using only commercially available components. A molecular collection of 13% and a concentration limit of detection of 1.5 pM fluorescein are achieved in our instrument by gating the arrival time of individual photons in order to reduce the scattering contribution. The proposed scheme allows for amplification-free detection and separation of three different microRNAs from the MCF-7 cell lysate. The limit of detection is approximately 500 times smaller and the separation time is 3 times shorter compared to protocols based on commercial CE instrumentation. Although the optical design can be further improved, it is shown that the current CE-CMPF prototype is already capable of analyzing the microRNA content of single cells. In addition, all CE protocols previously developed for commercial instruments can be performed with our CE-CMPF without modification but with nearly 3 orders of magnitude better limit of detection.

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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe AnalystMême sujetMicrofluidic and Capillary Electrophoresis ApplicationsTravaux en français237 207