High-Throughput Automated Injection of Individual Biological Cells
Notice bibliographique
Résumé
The ability of efficiently delivering soluable/insoluable drug compounds or biomolecules into individual biological cells and quantifying their cellular responses is important for genetics, proteomics, and drug discovery. This paper presents a fully automated system for zebrafish embryo injection, which overcomes the problems inherent in manual injection, such as human fatigue and large variations in success rates due to poor reproducibility. Based on ldquolooking-then-movingrdquo control, the microrobotic system performs injection at a speed of 15 zebrafish embryos (chorion unremoved) per minute. Besides a high injection speed that compares favorably with that of a highly proficient injection technician, a vacuum-based embryo holding device enables fast immobilization of a large number of zebrafish embryos, shortening the embryo patterning process from minutes to seconds. The recognition of embryo structures from image processing identifies a desired destination inside the embryo for material deposition, together with precise motion control resulting in a success rate of 100%. Carefully tuning suction pressure levels as well as injection and retraction speeds produced a high survival rate of 98%. The quantitative performance evaluation of the automated system was based on the continuous injection of 250 zebrafish embryos. The technologies can be extended to other biological injection applications such as the injection of mouse embryos,Drosophilaembryos, andC.elegansto enable high-throughput biological and pharmaceutical research.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».