Multiplexed fluorescence and scatter detection with single cell resolution using on-chip fiber optics for droplet microfluidic applications
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Droplet microfluidics has emerged as a critical component of several high-throughput single cell analysis techniques in biomedical research and diagnostics. However, while there has been significant progress in the individual assays being developed, multi-parametric optical sensing of droplets and their encapsulated contents remains challenging. The current common approach of microscopy based high-speed imaging of droplets is technically complex and requires expensive instrumentation limiting their large-scale adoption. Here we have adapted the principles of the widely established technique of flow cytometry to a novel optofluidic setup – the OptiDrop platform, with on-chip detection of scatter and multiple fluorescence signals from microfluidic droplets and their contents using optical fibers. The highly customizable on-chip optical fiber-based signal detection system enables simplified, miniaturized, low-cost, multi-parametric sensing of optical signals with high sensitivity and single cell resolution within each droplet. Our work on differential expression analysis of the Major Histocompatibility Complex (MHC) protein in response to IFNγ stimulation further demonstrates the OptiDrop platforms capabilities in sensitively detecting cell surface biomarkers using fluorescently labeled antibodies. The OptiDrop platform thus combines the versatility of flow cytometry with the power of droplet microfluidics to provide wide-ranging optical sensing solutions for research and diagnostics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».