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Enregistrement W2313300359 · doi:10.1002/jms.3108

Direct imaging of single cells and tissue at sub‐cellular spatial resolution using transmission geometry MALDI MS

2012· article· en· W2313300359 sur OpenAlexaff
Andre Zavalin, Erik M. Todd, Patrick D. Rawhouser, Junhai Yang, Jeremy L. Norris, Richard M. Caprioli

Notice bibliographique

RevueJournal of Mass Spectrometry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésMALDI imagingChemistryResolution (logic)LaserImage resolutionMass spectrometryMass spectrometry imagingSample preparationLens (geology)Matrix-assisted laser desorption/ionizationOpticsAnalytical Chemistry (journal)DesorptionChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need of cellular and sub-cellular spatial resolution in laser desorption ionization (LDI)/matrix-assisted LDI (MALDI) imaging mass spectrometry (IMS) necessitates micron and sub-micron laser spot sizes at biologically relevant sensitivities, introducing significant challenges for MS technology. To this end, we have developed a transmission geometry vacuum ion source that allows the laser beam to irradiate the back side of the sample. This arrangement obviates the mechanical/ion optic complications in the source by completely separating the optical lens and ion optic structures. We have experimentally demonstrated the viability of transmission geometry MALDI MS for imaging biological tissues and cells with sub-cellular spatial resolution. Furthermore, we demonstrate that in conjunction with new sample preparation protocols, the sensitivity of this instrument is sufficient to obtain molecular images at sub-micron spatial resolution.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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
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

Citations233
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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