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Enregistrement W2921257830 · doi:10.1109/tnb.2019.2904009

An Automated Microfluidic System for Morphological Measurement and Size-Based Sorting of <i>C. Elegans</i>

2019· article· en· W2921257830 sur OpenAlexafffund
Xianke Dong, Pengfei Song, Xinyu Liu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on NanoBioscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésSortingSizingMicrofluidicsComputer scienceGrippersSorting algorithmBiological systemNanotechnologyMaterials scienceAlgorithmEngineeringBiologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports a vision-based automated microfluidic system for morphological measurement and size-based sorting of the nematode worm C. elegans. Exceeding the capabilities of conventional worm sorting microfluidic devices purely relying on passive sorting mechanisms, our system is capable of accurate measurement of the worm length/width and active sorting of worms with the desired sizes from a mixture of worms with different body sizes. This function is realized based on the combination of real-time, vision-based worm detection and sizing algorithms and automated on-chip worm manipulation. A double-layer microfluidic device with computer-controlled pneumatic valves is developed for sequential loading, trapping, vision-based sizing, and sorting of single worms. To keep the system operation robust, vision-based algorithms on detecting multi-worm loading and worm sizing failure have also been developed. We conducted sorting experiments on 319 worms and achieved an average sorting speed of 10.4 worms per minute (5.8 s/worm) with an operation success rate of 90.3%. This system will facilitate the worm biology studies where body size measurement and size-based sorting of many worms are needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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