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2025 article

High-speed cell partitioning through reactive machine learning-guided inkjet printing

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Résumé fourni par la source

fluorescent imaging of cell lines confirmed a classification accuracy of 98.7%, at a rate of 0.52 seconds per single cell, under tuned spotting parameters. Genomic analysis showed low background contamination and high coverage uniformity across the genome, enabling detection of chromosomal copy number alterations. With data tracing capabilities and a convenient user interface, we expect the Isolatrix to enable large-scale profiling of a range of genomic data modalities.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
High-speed cell partitioning through reactive machine learning-guided inkjet printing
Date Crossref
01/01/2025
Éditeur
Royal Society of Chemistry (RSC)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Single-cell and spatial transcriptomicsCell Image Analysis TechniquesMicrofluidic and Bio-sensing Technologies

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