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Enregistrement W4408719732 · doi:10.1117/12.3042226

Progress and advances in the development of a label-free optofluidic platform based on quantitative phase digital holographic microscopy and microfluidics for the identification of human disease-specific cell phenotypes (Conference Presentation)

2025· article· en· W4408719732 sur OpenAlexaff
Erik Bélanger, Gabrielle Jess, Corentin Soubeiran, Céline Larivière-Loiselle, Sara Mattar, Niraj Patel, Zahra Yazdani-Najafabadi, Mohamed Haouat, Johan Chaniot, Jodie Llinares, Émile Rioux-Péllerin, Marie‐Ève Crochetière, Jean-Xavier Giroux, Antoine Allard, Patrick Desrosiers, Pierre Marquet

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDigital Holography and Microscopy
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidicsDigital holographic microscopyIdentification (biology)HolographyComputer scienceNanotechnologyPresentation (obstetrics)Digital microfluidicsOptofluidicsComputational biologyMaterials scienceBiologyPhysicsOpticsOptoelectronicsElectrowettingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in stem cell technology allow the reprogramming of patient-derived cells, obtained from urine samples or skin biopsies, into induced pluripotent stem cells (iPSCs), which can then be differentiated into any cell type. With this goal in mind, we will present how experimental developments, mostly in the field of microfluidics, can be used to extract several relevant spatiotemporal biophysical properties from the quantitative phase signal provided by digital holographic microscopy, thus moving towards the realization of a truly effective optofluidic platform for non-invasive characterization of cell structure and dynamics. Such label-free characterization is highly conducive to the identification of disease-specific cell phenotypes when comparing iPSC-derived cells from control and diseased patients.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,332

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,306 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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