Simultaneous ultrasound and photoacoustics based flow cytometry
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a flow cytometer based on simultaneous detection of ultrasound and photoacoustic waves from individual particles/cells flowing in a microfluidic channel. Our polydimethylsiloxane (PDMS) based hydrodynamic 3-dimensional (3D) flow-focusing microfluidic device contains a cross-junction channel, a micro-needle (ID 100 μm and OD 200 μm) insert, and a 3D printed frame to hold and align a high frequency (center frequency 375 MHz) ultrasound transducer. The focused flow passes through a narrow focal zone with lateral and axial focal lengths of 6-8 μm and 15-20 μm, respectively. Both the lateral and axial alignments are achieved by screwing the transducer to the frame onto the PDMS device. Individual particles pass through an interrogation zone in the microfluidic channel with a collinearly aligned ultrasound transducer and a focused 532 nm wavelength laser beam. The particles are simultaneously insonified by high-frequency ultrasound and irradiated by a laser beam. The ultrasound backscatter and laser generated photoacoustic waves are detected for each passing particle. The backscattered ultrasound and photoacoustic signal are strongly dependent on the size, morphology, mechanical properties, and material properties of the flowing particles; these parameters can be extracted by analyzing unique features in the power spectrum of the signals. Frequencies less than 100 MHz do not have these unique spectral signatures. We show that we can reliably distinguish between different particles in a sample using the acoustic-based flow cytometer. This technique, when extended to biomedical applications, allows us to rapidly analyze the spectral signatures from individual single cells of a large cell population, with applications towards label-free detection and characterization of healthy and diseased cells.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».