Classification of biological cells using a sound wave based flow cytometer
Notice bibliographique
Résumé
A flow cytometer that uses sound waves to determine the size of biological cells is presented. In this system, a microfluidic device made of polydimethylsiloxane (PDMS) was developed to hydrodynamically flow focus cells in a single file through a target area. Integrated into the microfluidic device was an ultrasound transducer with a 375 MHz center frequency, aligned opposite the transducer was a pulsed 532 nm laser focused into the device by a 10x objective. Each passing cell was insonfied with a high frequency ultrasound pulse, and irradiated with the laser. The resulting ultrasound and photoacoustic waves from each cell were analyzed using signal processing methods, where features in the power spectra were compared to theoretical models to calculate the cell size. Two cell lines with different size distributions were used to test the system: acute myeloid leukemia cells (AML) and melanoma cells. Over 200 cells were measured using this system. The average calculated diameter of the AML cells was 10.4 ± 2.5 μm using ultrasound, and 11.4 ± 2.3 μm using photoacoustics. The average diameter of the melanoma cells was 16.2 ± 2.9 μm using ultrasound, and 18.9 ± 3.5 μm using photoacoustics. The cell sizes calculated using ultrasound and photoacoustic methods agreed with measurements using a Coulter Counter, where the AML cells were 9.8 ± 1.8 μm and the melanoma cells were 16.0 ± 2.5 μm. These results demonstrate a high speed method of assessing cell size using sound waves, which is an alternative method to traditional flow cytometry techniques.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».