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Enregistrement W4392742792 · doi:10.1117/12.3002649

Fluorescent imaging cytometer for the detection of inflammation biomarkers using temporally multiplexed illumination

2024· article· en· W4392742792 sur OpenAlexaff
Ziyin Wei, Xilong Yuan, Yali Gao, Lu Chen, Mianjun Wang, Nathan D. Ng, Jiahua Dou, Stewart Aitchison

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplexingFluorescencePoint of careImmunoassayBiomarkerBiomedical engineeringMedicineComputer scienceChemistryPathologyOpticsImmunologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we present a fluorescence imaging cytometer capable of detecting multiple biomarkers using temporally multiplexed illumination. We independently illuminated the classification and quantitative detection channels using multiwavelength LEDs. To quantify the biomarker concentrations, we employed a sandwich immunoassay with Cy5 dye, while the microbeads were internally dyed with three different intensity levels of quantum dots to distinguish among the three cytokines. We conducted separate tests with three cytokines, namely IFN-α, IL-5, and IL-6, at varying concentrations. The detection ranges for these cytokines were determined to be 10 pg/ml-2500 pg/ml, 30 pg/ml-2500 pg/ml, and 30 pg/ml-2500 pg/ml, respectively. The results of the multiplexed experiment, show that our device can independently detect three different biomarkers in a single assay. This validation demonstrates that our device has potential in diagnosing sepsis and other diseases requiring various laboratory results. With further refinement and development, our device holds great promise for enhancing point-of-care medical services.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,214

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 savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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