Light-Emitting Diode Array with Optical Linear Detector Enables High-Throughput Differential Single-Cell Dielectrophoretic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a lens-free imaging approach utilizing an array of light sources, capable of measuring the dielectric properties of many particles simultaneously. This method employs coplanar electrodes to induce velocity changes in flowing particles through dielectrophoretic forces, allowing the inference of individual particle properties from differential velocity changes. Both positive and negative forces are detectable. The light source utilized in this system is composed of LEDs with a wavelength of 470 nm, while detection is performed using a 256-element optical array detector. Measurements with 10 μm polystyrene beads demonstrate this method can resolve changes equivalent to a Clausius-Mossotti factor of 0.18. Simulations in this work, using values from the literature, predict that Clausius-Mossotti factor differences of 0.18 are sufficient to differentiate viable from nonviable cells and cancerous from multidrug-resistant cancerous cells. We demonstrate that for Chinese hamster ovary (CHO) cells, the method can collect a dielectric response spectrum for a large number of cells in several minutes. We demonstrate that for CHO cells, Clausius-Mossotti factor differences of 0.18 can be discriminated. Due to its simple detection apparatus and the utilization of high-throughput, wide, clog-resistant channels, this method holds promise for a wide range of applications.
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 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».