Individual nanobubbles detection using acoustic based flow cytometry
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».