Intelligent image-activated cell sorting 2.0
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 advent of intelligent image-activated cell sorting (iIACS) has enabled high-throughput intelligent image-based sorting of single live cells from heterogeneous populations. iIACS is an on-chip microfluidic technology that builds on a seamless integration of a high-throughput fluorescence microscope, cell focuser, cell sorter, and deep neural network on a hybrid software-hardware data management architecture, thereby providing the combined merits of optical microscopy, fluorescence-activated cell sorting (FACS), and deep learning. Here we report an iIACS machine that far surpasses the state-of-the-art iIACS machine in system performance in order to expand the range of applications and discoveries enabled by the technology. Specifically, it provides a high throughput of ∼2000 events per second and a high sensitivity of ∼50 molecules of equivalent soluble fluorophores (MESFs), both of which are 20 times superior to those achieved in previous reports. This is made possible by employing (i) an image-sensor-based optomechanical flow imaging method known as virtual-freezing fluorescence imaging and (ii) a real-time intelligent image processor on an 8-PC server equipped with 8 multi-core CPUs and GPUs for intelligent decision-making, in order to significantly boost the imaging performance and computational power of the iIACS machine. We characterize the iIACS machine with fluorescent particles and various cell types and show that the performance of the iIACS machine is close to its achievable design specification. Equipped with the improved capabilities, this new generation of the iIACS technology holds promise for diverse applications in immunology, microbiology, stem cell biology, cancer biology, pathology, and synthetic biology.
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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 | 0,000 |
| 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 découle