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Enregistrement W3185085294 · doi:10.1101/2021.07.26.453772

NMR spectroscopy of a single mammalian embryo

2021· preprint· en· W3185085294 sur OpenAlexafffund
Giulia Sivelli, Gaurasundar M. Conley, Carolina Herrera, Kathryn Marable, Kyle J. Rodriguez, H. Bollwein, Mateus José Sudano, Juergen Brügger, André J. Simpson, Giovanni Boero, Marco Grisi

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInnosuisse - Schweizerische Agentur für InnovationsförderungÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneEuropean Commission
Mots-clésEmbryoSensitivity (control systems)In vivoNuclear magnetic resonance spectroscopyChemistryBiological systemMaterials scienceNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)BiologyChromatographyCell biologyGeneticsStereochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The resolving power, chemical sensitivity and non-invasive nature of NMR has made it an established technique for in vivo studies of large organisms both for research and clinical applications. These features would clearly be beneficial at the nanoliter scale (nL), typical of early development of mammalian embryos, microtissues and organoids, the scale where the building blocks of complex organisms could be observed. However, the handling of such small samples (about 100 micrometers) and sensitivity issues have prevented the widespread adoption of NMR. Recently we have shown how these limitations can be overcome with ultra-compact single-chip probes. In this article we show that such probes have sufficient sensitivity to detect and resolve NMR signals from individual bovine pre-implantation embryos. In less than 1 hour these spherical samples of just 130-190 micrometers produce distinct spectral peaks, largely originating from lipids contained inside them. We further observe how the spectral features, namely the peak intensities, vary from one sample to another despite their optical and morphological similarities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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