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Enregistrement W2129202431 · doi:10.1111/tpj.12093

<scp>T</scp>ip<scp>C</scp>hip: a modular, <scp>MEMS</scp>‐based platform for experimentation and phenotyping of tip‐growing cells

2012· article· en· W2129202431 sur OpenAlexaff
Carlos G. Agudelo, Amir Sanati‐Nezhad, Mahmood Ghanbari, Mahsa Naghavi, Muthukumaran Packirisamy, Anja Geitmann

Notice bibliographique

RevueThe Plant Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Reproductive Biology
Établissements canadiensUniversité de MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModular designPollen tubePollenMicroelectromechanical systemsHyphaNanotechnologyMicrofluidicsMaterials scienceBiologyComputer scienceBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-scale phenotyping of tip-growing cells such as pollen tubes has hitherto been limited to very crude parameters such as germination percentage and velocity of growth. To enable efficient and high-throughput execution of more sophisticated assays, an experimental platform, the TipChip, was developed based on microfluidic and microelectromechanical systems (MEMS) technology. The device allows positioning of pollen grains or fungal spores at the entrances of serially arranged microchannels equipped with microscopic experimental set-ups. The tip-growing cells (pollen tubes, filamentous yeast or fungal hyphae) may be exposed to chemical gradients, microstructural features, integrated biosensors or directional triggers within the modular microchannels. The device is compatible with Nomarski optics and fluorescence microscopy. Using this platform, we were able to answer several outstanding questions on pollen tube growth. We established that, unlike root hairs and fungal hyphae, pollen tubes do not have a directional memory. Furthermore, pollen tubes were found to be able to elongate in air, raising the question of how and where water is taken up by the cell. The platform opens new avenues for more efficient experimentation and large-scale phenotyping of tip-growing cells under precisely controlled, reproducible conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,008

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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