Cell Cytometry: Review and Perspective on Biotechnological Advances
Notice bibliographique
Résumé
Cell identification and enumeration are essential procedures within clinical and research laboratories. For over 150 years, quantitative investigation of body fluids such as counts of various blood cells has been an important tool for diagnostic analysis. With the current evolution of point-of-care diagnostics and precision medicine, cheap and precise cell counting technologies are in demand. This article reviews the timeline and recent notable advancements in cell counting that have occurred as a result of improvements in sensing including optical and electrical technology, enhancements in image processing capabilities, and contributions of micro and nanotechnologies. Cell enumeration methods have evolved from the use of manual counting using a hemocytometer to automated cell counters capable of providing reliable counts with high precision and throughput. These developments have been enabled by the use of precision engineering, micro and nanotechnology approaches, automation and multivariate data analysis. Commercially available automated cell counters can be broadly classified into three categories based on the principle of detection namely, electrical impedance, optical analysis and image analysis. These technologies have many common scientific uses, such as hematological analysis, urine analysis and bacterial enumeration. In addition to commercially available technologies, future technological trends using lab-on-a-chip devices have been discussed in detail. Lab-on-a-chip platforms utilize the existing three detection technologies with innovative design changes utilizing advanced nano/microfabrication to produce customized devices suited to specific applications.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 ».