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Enregistrement W4392473090 · doi:10.1002/smll.202308950

An Automated Single‐Cell Droplet‐Digital Microfluidic Platform for Monoclonal Antibody Discovery

2024· article· en· W4392473090 sur OpenAlexafffund
Fatemeh Ahmadi, Hao Tran, Natasha Letourneau, Samuel R. Little, Annie Fortin, Anna N. Moraitis, Steve C. C. Shih

Notice bibliographique

RevueSmall · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensNational Research Council CanadaConcordia University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésMonoclonal antibodyMicrofluidicsAntibodyCellCell sortingNanotechnologySortingChemistryComputational biologyMaterials scienceComputer scienceBiologyImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monoclonal antibody (mAb) discovery plays a prominent role in diagnostic and therapeutic applications. Droplet microfluidics has become a standard technology for high-throughput screening of antibody-producing cells due to high droplet single-cell confinement frequency and rapid analysis and sorting of the cells of interest with their secreted mAbs. In this work, a new method is described for on-demand co-encapsulation of cells that eliminates the difficulties associated with washing in between consecutive steps inside the droplets and enables the washing and addition of fresh media. The new platform identifies hybridoma cells that are expressing antibodies of interest using antibody-characterization assays to find the best-performing or rare-cell antibody candidates.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations22
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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