Sampling efficiency of a single‐cell capillary electrophoresis system
Notice bibliographique
Résumé
Capillary electrophoresis (CE) combined with a laser-induced fluorescence (LIF) detection scheme is a powerful approach for single-cell analysis. For measurements requiring a high temporal resolution, CE-LIF is often combined with cell lysis systems based on pulsed lasers. Although extremely rapid, laser lysis has raised some concerns about the efficiency at which the cell contents are sampled. We have assembled a single-cell CE-LIF mounted on the stage of a microscope. This system was coupled with a nanosecond pulsed laser for cell lysis. We have analyzed green fluorescent protein (GFP) expressed in single mammalian cells and developed a novel approach to estimate the cell sampling efficiency (SE) based on the use of fluorescent calibration microspheres and flow cytometry. A significant advantage of this method is that it does not require any knowledge or assumption regarding the cell volume. We have evaluated the SE for different laser pulse energies (from 2 to 9 microJ) and two different pulse focal positions in the xy plane (0-10 microm from the center of the cell). We found the maximum SE at the lowest energy (2 microJ), with the pulse focused directly on the cell. We have demonstrated the utility of a novel method to measure the SE of a single-cell CE system. The measurements presented in this study indicate that rapid cell lysis with nanosecond lasers requires careful optimization of pulse parameters for maximum sampling of the cell contents.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».