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Enregistrement W2082148336 · doi:10.3390/s150202763

Simultaneous Characterization of Instantaneous Young’s Modulus and Specific Membrane Capacitance of Single Cells Using a Microfluidic System

2015· article· en· W2082148336 sur OpenAlexaff
Yang Zhao, Deyong Chen, Yana Luo, Feng Chen, Xiaoting Zhao, Mei Jiang, Wentao Yue, Rong Long, Junbo Wang, Jian Chen

Notice bibliographique

RevueSensors · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstrictionMicrofluidicsMembraneMaterials scienceCapacitanceElectrical impedanceBiomedical engineeringChemistryNanotechnologyElectrodeElectrical engineeringEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a microfluidics-based approach capable of continuously characterizing instantaneous Young's modulus (E(instantaneous)) and specific membrane capacitance (C(specific membrane)) of suspended single cells. In this method, cells were aspirated through a constriction channel while the cellular entry process into the constriction channel was recorded using a high speed camera and the impedance profiles at two frequencies (1 kHz and 100 kHz) were simultaneously measured by a lock-in amplifier. Numerical simulations were conducted to model cellular entry process into the constriction channel, focusing on two key parameters: instantaneous aspiration length (L(instantaneous)) and transitional aspiration length (L(transitional)), which was further translated to E(instantaneous). An equivalent distribution circuit model for a cell travelling in the constriction channel was used to determine C(specific membrane). A non-small-cell lung cancer cell line 95C (n = 354) was used to evaluate this technique, producing E(instantaneous) of 2.96 ± 0.40 kPa and Cspecific membrane of 1.59 ± 0.28 μF/cm2. As a platform for continuous and simultaneous characterization of cellular E(instantaneous) and C(specific membrane), this approach can facilitate a more comprehensive understanding of cellular biophysical properties.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,731

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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