Fly-on-a-Chip: Microfluidics for Drosophila melanogaster Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The fruit fly or Drosophila melanogaster has been used as a promising model organism in genetics, developmental and behavioral studies as well as in the fields of neuroscience, pharmacology, and toxicology. Not only all the developmental stages of Drosophila, including embryonic, larval, and adulthood stages, have been used in experimental in vivo biology, but also the organs, tissues, and cells extracted from this model have found applications in in vitro assays. However, the manual manipulation, cellular investigation and behavioral phenotyping techniques utilized in conventional Drosophila-based in vivo and in vitro assays are mostly time-consuming, labor-intensive, and low in throughput. Moreover, stimulation of the organism with external biological, chemical, or physical signals requires precision in signal delivery, while quantification of neural and behavioral phenotypes necessitates optical and physical accessibility to Drosophila. Recently, microfluidic and lab-on-a-chip devices have emerged as powerful tools to overcome these challenges. This review paper demonstrates the role of microfluidic technology in Drosophila studies with a focus on both in vivo and in vitro investigations. The reviewed microfluidic devices are categorized based on their applications to various stages of Drosophila development. We have emphasized technologies that were utilized for tissue- and behavior-based investigations. Furthermore, the challenges and future directions in Drosophila-on-a-chip research, and its integration with other advanced technologies, will be discussed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 découle