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Enregistrement W2043709810 · doi:10.1002/cyto.a.20910

Microfluidic impedance‐based flow cytometry

2010· review· en· W2043709810 sur OpenAlexaff
Karen C. Cheung, Marco Di Berardino, Grit Schade‐Kampmann, Monika Hebeisen, Arkadiusz Pierzchalski, József Bocsi, Anja Mittag, Attila Tárnok

Notice bibliographique

RevueCytometry Part A · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesTechnische Universität Braunschweig
Mots-clésFlow cytometryMicrofluidicsCytometryElectrical impedanceBiomedical engineeringMaterials scienceNanotechnologyMedicineBiologyMolecular biologyEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microfabricated flow cytometers can detect, count, and analyze cells or particles using microfluidics and electronics to give impedance-based characterization. Such systems are being developed to provide simple, low-cost, label-free, and portable solutions for cell analysis. Recent work using microfabricated systems has demonstrated the capability to analyze micro-organisms, erythrocytes, leukocytes, and animal and human cell lines. Multifrequency impedance measurements can give multiparametric, high-content data that can be used to distinguish cell types. New combinations of microfluidic sample handling design and microscale flow phenomena have been used to focus and position cells within the channel for improved sensitivity. Robust designs will enable focusing at high flowrates while reducing requirements for control over multiple sample and sheath flows. Although microfluidic impedance-based flow cytometers have not yet or may never reach the extremely high throughput of conventional flow cytometers, the advantages of portability, simplicity, and ability to analyze single cells in small populations are, nevertheless, where chip-based cytometry can make a large impact.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations261
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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