MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3043693625 · doi:10.1021/acs.accounts.0c00179

Magnetic Ranking Cytometry: Profiling Rare Cells at the Single-Cell Level

2020· article· en· W3043693625 sur OpenAlexafffund
Mahmoud Labib, David Philpott, Zongjie Wang, Carine R. Nemr, Jenise B. Chen, Edward H. Sargent, Shana O. Kelley

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and Science
Mots-clésSingle-cell analysisMicrofluidicsCytometryPopulationCellComputational biologyFlow cytometryBiomarkerNanotechnologyMagnetic nanoparticlesBiologyChemistryMaterials scienceNanoparticleMolecular biologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ConspectusCellular heterogeneity in biological systems presents major challenges in the diagnosis and treatment of disease and also complicates the deconvolution of complex cellular phenomena. Single-cell analysis methods provide information that is not masked by the intrinsic heterogeneity of the bulk population and can therefore be applied to gain insights into heterogeneity among different cell subpopulations with fine resolution. Over the last 5 years, an explosion in the number of single-cell measurement methods has occurred. However, most of these methods are applicable to pure populations of cultured cells and are not able to handle high levels of phenotypic heterogeneity or a large background of nontarget cells. Microfluidics is an attractive tool for single cell manipulation as it enables individual encasing of single cells, allowing for high-throughput analysis with precise control of the local environment. Our laboratory has developed a new microfluidics-based analytical strategy to meet this unmet need referred to as magnetic ranking cytometry (MagRC). Cells expressing a biomarker of interest are labeled with receptor-coated magnetic nanoparticles and isolated from nontarget cells using a microfluidic device. The device ranks the cells according to the level of bound magnetic nanoparticles, which corresponds to the expression level of a target biomarker. Over the last several years, two generations of MagRC devices have been developed for different applications. The first-generation MagRC devices are powerful tools for the quantitation and analysis of rare cells present in heterogeneous samples, such as circulating tumor cells, stem cells, and pathogenic bacteria. The second-generation MagRC devices are compatible with the efficient recovery of cells sorted on the basis of protein expression and can be used to analyze large populations of cells and perform phenotypic CRISPR screens. To improve analytical precision, newer iterations of the first-generation and second-generation MagRC devices have been integrated with electrochemical sensors and Hall effect sensors, respectively. Both generations of MagRC devices permit the isolation of viable cells, which sets the stage for a wide range of applications, such as generating cell lines from rare cells and in vitro screening for effective therapeutic interventions in cancer patients to realize the promise of personalized medicine. This Account summarizes the development and application of the MagRC and describes a suite of advances that have enabled single-cell tumor cell analysis and monitoring tumor response to therapy, stem cell analysis, and detection of pathogens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAccounts of Chemical ResearchMême sujetMicrofluidic and Bio-sensing TechnologiesTravaux en français237 207