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Enregistrement W4404319453 · doi:10.1364/boe.541010

Multi-culture label-free quantitative cell migration sensing with single-cell precision

2024· article· en· W4404319453 sur OpenAlexaff
Piotr Arcab, Mikołaj Rogalski, Marcin Marzejon, Piotr Rogujski, Luiza Stanaszek, Maciej Trusiak

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesMinisterstwo Edukacji i NaukiNarodowe Centrum NaukiFundacja na rzecz Nauki Polskiej
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fair comparison of multiple live cell cultures requires examining them under identical environmental conditions, which can only be done accurately if all cells are prepared simultaneously and studied at the same time and place. This contribution introduces a multiplexed lensless digital holographic microscopy system (MLS), enabling synchronous, label-free, quantitative observation of multiple live cell cultures with single-cell precision. The innovation of this setup lies in its ability to robustly compare the behaviour, i.e., migratory pathways, of cells cultured or contained in different ways (with varied stimuli applied), making it a valuable tool for dynamic biomedical diagnostics on a cellular level. The system's design allows for potential expansion to accommodate as many samples as needed, thus broadening its application scope in future quantitative diagnostics on global multi-culture cellular behaviours via their localized single-cell spatiotemporal optical signatures. We believe that our method has the potential to empower reliable live cell multi-culture comparisons through simultaneous quantitative imaging, enhancing label-free investigations into cell cultures and the effects of biochemical or physical stimuli over large areas, and unlocking novel mechanistic understandings through high-throughput time-lapse observations.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,730

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,213 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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