MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017162269
■00520250211151953
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798383209097
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31328670
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a621.3
■1001  ▼aChen,  Xinyu.
■24510▼a2D  Image  Guided  Cell  Sorter  and  3D  Imaging  Flow  Cytometer
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  California,  San  Diego▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a89  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-01,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Lo,  Yu-Hwa.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  San  Diego,  2024.
■520    ▼aFlow  cytometry  is  one  of  the  most  used  and  powerful  equipment  in  cell  counting  and  biomarker  detection,  and  fluorescent-activated  cell  sorter  (FACS)  allows  users  to  sort  out  single  cells  based  on  user-defined  features.  Despite  its  high  throughput,  the  lack  of  cell  image  information  may  result  in  false-positive  and  false-negative,  which  limits  the  application  of  FACS.  As  a  result,  imaging  flow  cytometer  (IFC)  was  developed  for  imaging  of  large  cell  volume  in  the  flow  system.  However,  the  integration  of  sorting  function  and  3-dimensional  (3D)  imaging  capabilities  in  IFC  remains  to  be  challenged.  Here  we  developed  2-dimensional  (2D)  image-guided  cell  sorters,  and  3D  imaging  flow  cytometer,  which  will  be  eventually  upgraded  to  a  cell  sorter  based  on  3D  images.  Chapter  2  describes  a  microfluidic  cell  sorter  that  uses  fast  scanning  laser  excitation  sources  and  photomultiplier  tubes,  coupled  with  real-time  image  processing,  to  image  and  sort  cells  based  on  user-defined  spatial  features.  However,  flow  confinement  for  most  microfluidic  devices  is  generally  only  one-dimensional  using  sheath  flow.  As  a  result,  the  equilibrium  distribution  of  cells  spreads  beyond  the  focal  plane  of  commonly  used  Gaussian  laser  excitation  beams,  resulting  in  a  large  number  of  blurred  images  that  hinder  subsequent  cell  sorting  based  on  cell  image  features.  To  address  this  issue,  chapter  3  presents  a  Bessel  Gaussian  beam  image-guided  cell  sorter  with  an  ultra-long  depth  of  focus,  enabling  focused  images  of  85%  of  passing  cells.IFC  that  can  isolate  cells  of  interest  in  a  label-free  environment  would  simplify  the  process  flow,  reduce  cost,  minimize  cell  disruptions  by  labeling,  and  overcome  limitations  of  biomarker  availability  and  specificity.  On  the  other  hand,  collapsing  3D  cell  volume  to  2D  images  always  greatly  reduces  information  content.  To  address  these  needs,  we  developed  a  label-free  3D  imaging  flow  cytometer  and  presented  it  in  chapter  4.  The  array  of  photomultiplier  tubes  (PMTs)  collected  forward  scattering  signals  from  multiple  imaging  depths,  which  were  reconstructed  by  software  to  3D  cell  image.
■590    ▼aSchool  code:  0033.
■650  4▼aElectrical  engineering
■650  4▼aApplied  physics
■650  4▼aEngineering
■653    ▼aFlow  cytometry
■653    ▼aImaging  flow  cytometer
■653    ▼aPhotomultiplier  tubes
■653    ▼aSpatial  features
■690    ▼a0544
■690    ▼a0537
■690    ▼a0215
■71020▼aUniversity  of  California,  San  Diego▼bElectrical  and  Computer  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-01B.
■790    ▼a0033
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17162269▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서