On-chip refractive index cytometry for whole-cell deformability discrimination
Notice bibliographique
Résumé
On-chip high-throughput phenotyping of single cells has gained a lot of interest recently due to the discrimination capability of label-free biomarkers such as whole-cell deformability and refractive index. Here we present on-chip refractive index cytometry (RIC) for whole-cell deformability at a high measurement rate. We have further exploited a previously published on-chip optical characterization method which enhances cellular discrimination through the refractive index measurement of single cells. The proposed on-chip RIC can simultaneously probe the cellular refractive index, effective volume and whole-cell deformability while reaching a measurement rate up to 5000 cells per second. Additionally, the relative position of the nucleus inside the cell is reflected by the asymmetry of the measured curve. This particular finding is confirmed by our numerical simulation model and emphasized by a modified cytoskeleton HL-60 cells model. Furthermore, the proposed device discriminated HL-60 derived myeloid cells such as neutrophils, basophils and promyelocytes, which are indistinguishable using flow cytometry. To our knowledge, this is the first integrated device to simultaneously characterize the cellular refractive index and whole-cell deformability, yielding enhanced discrimination of large myeloid cell populations.
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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 ».