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Enregistrement W2920771842 · doi:10.1117/12.2510783

Individual nanobubbles detection using acoustic based flow cytometry

2019· article· en· W2920771842 sur OpenAlexaff
Vaskar Gnyawali, Junzhi Wang, Yanjie Wang, Grace Fishbein, Lianne Ho Yan So, Al de Leon, Eric Abenojar, Agata A. Exner, Scott Tsai, Michael C. Kolios

Notice bibliographique

RevuePhotons Plus Ultrasound: Imaging and Sensing 2019 · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlow cytometryComputer scienceFlow (mathematics)AcousticsPhysicsMechanicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use a novel acoustic-based flow cytometer to detect individual nanobubbles flowing in a microfluidic channel using high-frequency ultrasound and photoacoustic waves. Each individual nanobubble (or cluster of nanobubbles) flowing through the foci of high-frequency ultrasound (center frequency 375 MHz) and nanosecond laser (532 nm) pulses interacts with both pulses to generate ultrasound backscatter and photoacoustic waves. We use in-house generated nanobubbles, made of lipid shells and octafluoropropane gas core, to detect ultrasound backscatter signals using an acoustic flow cytometer. Nanobubble solutions sorted in size through differential centrifugation are diluted to 1:10,000 v/v in phosphate buffered saline solution to maximize the probability that the detected signals are from individual nanobubbles. Nanobubble populations were sized using resonant mass measurement. Results show that the amplitude of the detected ultrasound backscatter signal is dependent on the nanobubble size. The average amplitude of the ultrasound backscatter signals from at least 950 nanobubbles with an average diameter of 150 nm, 225 nm, and 350 nm was 5.1±2.5 mV, 5.3±2.3 mV, and 6.4±1.8 mV, respectively. Similarly, we detected interleaved ultrasound backscatter and photoacoustic signals from nanobubbles tagged with Sudan Black B dye. The average amplitude of the ultrasound backscatter and photoacoustic signals from these black nanobubbles with an average diameter of 238 nm is 10±11 mV and 54±75 mV, respectively. The presence of the dye on the shell suppressed unique features seen in the ultrasound backscatter from the nanobubbles without dye. At present, there is no robust commercial technique able to analyze the ultrasonic response of individual nanobubbles. The acoustic flow cytometer can potentially be used to analyze physical parameters, such as size and ultrasonic response, of individual nanobubbles.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
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 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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