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Enregistrement W2055739678 · doi:10.1364/oe.16.020987

Calibration of dynamic holographic optical tweezers for force measurements on biomaterials

2008· article· en· W2055739678 sur OpenAlexaff
Astrid van der Horst, Nancy R. Forde

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical tweezersPhotodiodeStiffnessOpticsHolographyMaterials scienceTrap (plumbing)LaserDeflection (physics)CalibrationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Holographic optical tweezers (HOTs) enable the manipulation of multiple traps independently in three dimensions in real time. Application of this technique to force measurements requires calibration of trap stiffness and its position dependence. Here, we determine the trap stiffness of HOTs as they are steered in two dimensions. To do this, we trap a single particle in a multiple-trap configuration and analyze the power spectrum of the laser deflection on a position-sensitive photodiode. With this method, the relative trap strengths can be determined independent of exact particle size, and high stiffnesses can be probed because of the high bandwidth of the photodiode. We find a trap stiffness for each of three HOT traps of kappa approximately 26 pN/microm per 100 mW of laser power. Importantly, we find that this stiffness remains constant within +/- 4% over 20 microm displacements of a trap. We also investigate the minimum step size achievable when steering a trap with HOTs, and find that traps can be stepped and detected within approximately 2 nm in our instrument, although there is an underlying position modulation of the traps of comparable scale that arises from SLM addressing. The independence of trap stiffness on steering angle over wide ranges and the nanometer positioning accuracy of HOTs demonstrate the applicability of this technique to quantitative study of force response of extended biomaterials such as cells or elastomeric protein networks.

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 seuil0,613

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations79
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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