3D projection electrophoresis for single-cell immunoblotting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While immunoassays and mass spectrometry are powerful single-cell protein analysis tools, bottlenecks remain in interfacing and throughput. Here, we introduce highly parallel, synchronous, three-dimensional single-cell immunoblots to detect both cytosolic and nuclear proteins. The novel threedimensional microfluidic device is a photoactive polyacrylamide gel with a high-density microwell array patterned on one face (x-y) for cell isolation and lysis. From each microwell, single-cell lysate is ‘electrophoretically projected’ into the 3 rd dimension (z-axis), separated by size, and photo-captured for immunoprobing and three-dimensional interrogation by confocal/light sheet microscopy. Design guidelines for throughput and separation performance are informed by simulation, analyses, and deconvolution postprocessing based on physics of 3D diffusion. Importantly, separations are nearly synchronous, whereas serial analyses can impart hours of delay between the first and last cell. We achieve an electrophoresis throughput of >2.5 cells/s (70X faster than serial sampling) and perform 25 immunoblots/mm 2 device area (>10X increase over previous immunoblots). A straightforward device for parallel single-cell immunoblotting, projection electrophoresis promises to advance integration of protein-level profiles into the emerging single-cell atlas of genomic and transcriptomic profiles.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».