The Robotic Molecular Biologist -Automated Processing of Astrobiological Samples for Planetary Missions
Notice bibliographique
Résumé
Nanopore based DNA sequencing is becoming more prevalent in life-detection platforms, and the search for life in our solar system is a major focus of planetary exploration.One of the key challenges is the development of a suite of life detection instruments with lower mass and energy requirements.The aim of this research is the development of a low-mass and robust life detection platform that has the potential to be integrated into future astrobiology space missions and to perform numerical analysis to optimize the platform.To achieve this, a subset of instruments that could be deployed on a Mars rover are examined and a novel stand-alone life detection platform is designed that is equipped with peristaltic pumps, solenoid valves, microfluidic chip, Microbial Activity MicroAssay (µ-MAMA) and an Automated Nucleic Acid Extraction System (A-NECS).Further, a control algorithm is developed to perform an end-to-end analysis of DNA/RNA extraction and microbial activity detection on the environmental sample collected.A mathematical model for predicting the flow patterns in microfluidics is presented and a CFD analysis of the lysing chamber is conducted to understand turbulent properties, volume density distributions of the dissipated energy and the agitation rate effects.MRF method is used for calculations and two different zones of the lysing chamber are investigated.It is found to improve the accuracy in the prediction of the results without increasing the overall cost, mass, energy consumption of the instrument suite.Further, the results obtained in the thesis indicate that the automated life-detection platform performed significantly well and microbial activity was detected in the sample tested.iii List of Tables 3.1 Micropump parameters and their specifications. . . . . . . . . . . .
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,017 |
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 ».