High sensitivity fluorescence detection using smart phone cameras
Notice bibliographique
Résumé
A low cost and highly sensitive fluorescence detection system using smart phone cameras was developed for biological and biochemical detection experiments. The system was designed for standard 96-well plates, which are typically used in life-sciences laboratories. Traditional fluorescence detection is done using specialized optics, filters and ultra-sensitive detectors such as photo-multipliers, which makes the system expensive. In our method, the 96-well plate is imaged using a smart phone camera inside a light tight enclosure. No specialized filters are used for the imaging. The image is then analysed using an algorithm, developed by us, that separates out the Red-Green-Blue (RGB) component. The Green component is then further processed to extract the fluorescence intensity. The developed hardware system and the algorithm were tested using two types of samples, fluorescein and Green Fluorescent Protein (GFP) incorporated yeast cells, prepared in varied concentrations. The performance of the developed system was compared with measurements taken using a PerkinElmer VICTOR™ X5, 2030 Multilabel Reader. Our system is capable of reliably detecting 1 nM concentrations of fluorescein. We believe the system can be improved further to detect even lower concentrations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».