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Enregistrement W2301948148 · doi:10.1038/srep23165

A new hand-held microfluidic cytometer for evaluating irradiation damage by analysis of the damaged cells distribution

2016· article· en· W2301948148 sur OpenAlexaff
Junsheng Wang, Zhi-Qiang Fan, Yile Zhao, Younan Song, Hui Chu, Wen‐Dong Song, Yongxin Song, Xinxiang Pan, Yeqing Sun, Dongqing Li

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesDalian Maritime UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésConfocalMicrofluidicsBiomedical engineeringIrradiationRadiationConfocal microscopyMaterials scienceFluorescenceFluorescence microscopeImmunofluorescenceComputer scienceNanotechnologyOpticsBiologyCell biologyMedicinePhysicsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Space radiation brings uneven damages to cells. The detection of the distribution of cell damage plays a very important role in radiation medicine and the related research. In this paper, a new hand-held microfluidic flow cytometer was developed to evaluate the degree of radiation damage of cells. The device we propose overcomes the shortcomings (e.g., large volume and high cost) of commercial flow cytometers and can evaluate the radiation damage of cells accurately and quickly with potential for onsite applications. The distribution of radiation-damaged cells is analyzed by a simultaneous detection of immunofluorescence intensity of γ-H2AX and resistance pulse sensor (RPS) signal. The γ-H2AX fluorescence intensity provides information of the degree of radiation damage in cells. The ratio of the number of cells with γ-H2AX fluorescence signals to the total numbers of cells detected by RPS indicates the percentage of the cells that are damaged by radiation. The comparison experiment between the developed hand-held microfluidic flow cytometer and a commercial confocal microscope indicates a consistent and comparable detection performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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