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Enregistrement W2432795554 · doi:10.1107/s1600577516008006

Development of a single-cell X-ray fluorescence flow cytometer

2016· article· en· W2432795554 sur OpenAlexfundno aff
Andrew M. Crawford, Patrick Kurecka, Tsz Kwan Yim, Claire E. Kozemchak, Aniruddha Deb, Lubomír Dostál, Cheng-Jun Sun, Dale Brewe, Raúl A. Barrea, James E. Penner‐Hahn

Notice bibliographique

RevueJournal of Synchrotron Radiation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryBasic Energy SciencesNational Institute of General Medical SciencesOffice of ScienceCanadian Light SourceUniversity of WashingtonU.S. Department of EnergyNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésFluorescenceSingle-cell analysisYeastSaccharomyces cerevisiaePopulationCellMetalChemistryBiophysicsAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceCapillary actionChromatographyOpticsBiologyBiochemistryComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An X-ray fluorescence flow cytometer that can determine the total metal content of single cells has been developed. Capillary action or pressure was used to load cells into hydrophilic or hydrophobic capillaries, respectively. Once loaded, the cells were transported at a fixed vertical velocity past a focused X-ray beam. X-ray fluorescence was then used to determine the mass of metal in each cell. By making single-cell measurements, the population heterogeneity for metals in the µM to mM concentration range on fL sample volumes can be directly measured, a measurement that is difficult using most analytical methods. This approach has been used to determine the metal composition of 936 individual bovine red blood cells (bRBC), 31 individual 3T3 mouse fibroblasts (NIH3T3) and 18 Saccharomyces cerevisiae (yeast) cells with an average measurement frequency of ∼4 cells min(-1). These data show evidence for surprisingly broad metal distributions. Details of the device design, data analysis and opportunities for further sensitivity improvement are described.

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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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