Model-Based Robotic Cell Aspiration: Tackling Nonlinear Dynamics and Varying Cell Sizes
Notice bibliographique
Résumé
Aspirating a single cell from the outside to the inside of a micropipette is widely used for cell transfer and manipulation. Due to the small volume of a single cell (picoliter) and nonlinear dynamics involved in the aspiration process, it is challenging to accurately and quickly position a cell to the target position inside a micropipette. This letter reports the first mathematical model that describes the nonlinear dynamics of cell motion inside a micropipette, which takes into account oil compressibility and connecting tube's deformation. Based on the model, an adaptive controller was designed to effectively compensate for the cell position error by estimating the time-varying cell medium length and speed in real time. In experiments, small-sized cells (human sperm, head width: ~3 μm), medium-sized cells (T24 cancer cells, diameter: ~15 μm), and large-sized cells (mouse embryos, diameter: ~90 μm) were aspirated using different-sized micropipettes for evaluating the performance of the model and the controller. Based on aspirating 150 cells, the model-based adaptive control method was able to complete the positioning of a cell inside a micropipette within 6 seconds with a positioning accuracy of ±3 pixels and a success rate higher than 94%.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».