Single Cell Deposition and Patterning with a Robotic System
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.
Notice bibliographique
Résumé
Integrating single-cell manipulation techniques in traditional and emerging biological culture systems is challenging. Microfabricated devices for single cell studies in particular often require cells to be spatially positioned at specific culture sites on the device surface. This paper presents a robotic micromanipulation system for pick-and-place positioning of single cells. By integrating computer vision and motion control algorithms, the system visually tracks a cell in real time and controls multiple positioning devices simultaneously to accurately pick up a single cell, transfer it to a desired substrate, and deposit it at a specified location. A traditional glass micropipette is used, and whole- and partial-cell aspiration techniques are investigated to manipulate single cells. Partially aspirating cells resulted in an operation speed of 15 seconds per cell and a 95% success rate. In contrast, the whole-cell aspiration method required 30 seconds per cell and achieved a success rate of 80%. The broad applicability of this robotic manipulation technique is demonstrated using multiple cell types on traditional substrates and on open-top microfabricated devices, without requiring modifications to device designs. Furthermore, we used this serial deposition process in conjunction with an established parallel cell manipulation technique to improve the efficiency of single cell capture from ∼80% to 100%. Using a robotic micromanipulation system to position single cells on a substrate is demonstrated as an effective stand-alone or bolstering technology for single-cell studies, eliminating some of the drawbacks associated with standard single-cell handling and manipulation techniques.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle