MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2088486365 · doi:10.1371/journal.pone.0016053

Optimizing Optical Flow Cytometry for Cell Volume-Based Sorting and Analysis

2011· article· en· W2088486365 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésSortingCell sortingVolume (thermodynamics)Flow cytometryBiological systemsortCytometryCellCell sizeComputer scienceMaterials scienceChemistryBiomedical engineeringBiologyCell biologyPhysicsMolecular biologyAlgorithmInformation retrievalBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell size is a defining characteristic central to cell function and ultimately to tissue architecture. The ability to sort cell subpopulations of different sizes would facilitate investigation at genomic and proteomic levels of mechanisms by which cells attain and maintain their size. Currently available cell sorters, however, cannot directly measure cell volume electronically, and it would therefore be desirable to know which of the optical measurements that can be made in such instruments provide the best estimate of volume. We investigated several different light scattering and fluorescence measurements in several different cell lines, sorting cell fractions from the high and low end of distributions, and measuring volume electronically to determine which sorting strategy yielded the best separated volume distributions. Since we found that different optical measurements were optimal for different cell lines, we suggest that following this procedure will enable other investigators to optimize their own cell sorters for volume-based separation of the cell types with which they work.

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.

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 enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,464

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,141 · 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