Solid state yellow and orange lasers for flow cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Diode and DPSS lasers emitting a variety of wavelengths are now commonly incorporated into flow cytometers, greatly increasing our capacity to excite a wide variety of fluorochromes. Until recently, however, virtually no practical technology existed for generating yellow or orange laser light for flow cytometry that was compatible with smaller instrumentation. In this study, we evaluate several new solid state laser systems that emit from the 570 to 600 nm as excitation sources for flow cytometry. DPSS 580, 589, and 592 nm sources were integrated into a cuvette-based flow cytometer (BD LSR II) and a stream-in-air cell sorter (FACSVantage DiVa), and used to excite a variety of yellow, orange, and red excited fluorochromes, including Texas Red, APC, and its tandem conjugates, and the genetically encoded red fluorescent protein HcRed and the more recently developed Katushka. All laser sources were successfully incorporated into the indicated flow cytometry platforms. The yellow and orange sources (particularly 592 nm) were ideal for exciting Texas Red, and provided excitation of APC and its tandems that was comparable to a traditional red laser source, albeit at higher power levels than red sources. Yellow and orange laser light was optimal for exciting HcRed and Katushka. Practical yellow and orange laser sources are now available for flow cytometry. This technology fills an important gap in the laser wavelengths available for flow, now almost any fluorochrome requiring visible light excitation can be accommodated.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,024 |
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 ».