A Low-Cost and Portable Smart Instrumentation for Detecting Colorectal Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Fluorescence imaging is a well-known method for monitoring fluorescence emitted from the subject of interest and provides important insights about cell dynamics and molecules in mammalian cells. Currently, many solutions exist for measuring fluorescence, but the application methods are complex and the costs are high. This paper describes the design and development of a low-cost, smart and portable fluorimeter for the detection of colorectal cancer cell expressing IRFP702. A flashlight is used as a light source, which emits light in the visible range and acts as an excitation source, while a photodiode is used as a detector. It also uses a longpass filter to only allow the wavelength of interest to pass from the cultured cell. It eliminates the need of both the dichroic mirror and excitation filter, which makes the developed device low cost, compact and portable as well as lightweight. The custom-built sample chamber is black in color to minimize interference and is printed with a 3D printer to accommodate the detector circuitry. An established colorectal cancer cell line (human colorectal carcinoma (HCT116)) was cultured in the laboratory environment. A near-infrared fluorescent protein IRFP702 was expressed in the colorectal cancer cells that were used to test the proof-of-concept. The fluorescent cancer cells were first tested with a commercial imaging system (Odyssey® CLx) and then with the developed prototype to validate the result in a preclinical setting. The developed fluorimeter is versatile as it can also be used to detect multiple types of cancer cells by simply replacing the filters based on the fluorophore.
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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 ».