The potential of autofluorescence for the detection of single living cells for label‐free cell sorting in microfluidic systems
Notice bibliographique
Résumé
A novel method for studying unlabeled living mammalian cells based on their autofluorescence (AF) signal in a prototype microfluidic device is presented. When combined, cellular AF detection and microfluidic devices have the potential to facilitate high-throughput analysis of different cell populations. To demonstrate this, unlabeled cultured cells in microfluidic devices were excited with a 488 nm excitation light and the AF emission (> 505 nm) was detected using a confocal fluorescence microscope (CFM). For example, a simple microfluidic three-port glass microstructure was used together with conventional electroosmotic flow (EOF) to switch the direction of the fluid flow. As a means to test the potential of AF-based cell sorting in this microfluidic device, granulocytes were successfully differentiated from human red blood cells (RBCs) based on differences in AF. This study demonstrated the use of a simple microfabricated device to perform high-throughput live cell detection and differentiation without the need for cell-specific fluorescent labeling dyes and thereby reducing the sample preparation time. Hence, the combined use of microfluidic devices and cell AF may have many applications in single-cell analysis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».