Microfluidic-Assisted <i>Caenorhabditis elegans</i> Sorting: Current Status and Future Prospects
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Caenorhabditis elegans ( C. elegans ) has been a popular model organism for several decades since its first discovery of the huge research potential for modeling human diseases and genetics. Sorting is an important means of providing stage- or age-synchronized worm populations for many worm-based bioassays. However, conventional manual techniques for C. elegans sorting are tedious and inefficient, and commercial complex object parametric analyzer and sorter is too expensive and bulky for most laboratories. Recently, the development of lab-on-a-chip (microfluidics) technology has greatly facilitated C. elegans studies where large numbers of synchronized worm populations are required and advances of new designs, mechanisms, and automation algorithms. Most previous reviews have focused on the development of microfluidic devices but lacked the summaries and discussion of the biological research demands of C. elegans , and are hard to read for worm researchers. We aim to comprehensively review the up-to-date microfluidic-assisted C. elegans sorting developments from several angles to suit different background researchers, i.e., biologists and engineers. First, we highlighted the microfluidic C. elegans sorting devices' advantages and limitations compared to the conventional commercialized worm sorting tools. Second, to benefit the engineers, we reviewed the current devices from the perspectives of active or passive sorting, sorting strategies, target populations, and sorting criteria. Third, to benefit the biologists, we reviewed the contributions of sorting to biological research. We expect, by providing this comprehensive review, that each researcher from this multidisciplinary community can effectively find the needed information and, in turn, facilitate future research.
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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