A microfluidic platform for complete mammalian cell culture
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We introduce the first lab-on-a-chip platform for complete mammalian cell culture. The new method is powered by digital microfluidics (DMF), a technique in which nanolitre-sized droplets are manipulated on an open surface of an array of electrodes. This is the first application of DMF to adherent cell culture and analysis, and more importantly, represents the first microfluidic platform capable of implementing all of the steps required for mammalian cell culture-cell seeding, growth, detachment, and re-seeding on a fresh surface. Three key innovations were required to implement complete cell culture on a microfluidic device: (1) a technique for growing cells on patterned islands (or "adhesion pads") positioned on an array of DMF actuation electrodes; (2) a method for rapidly and efficiently exchanging media and other reagents on cells grown on adhesion pads; and (3) a system capable of detachment and collection of cells from an (old) origin site and delivery to a (new) destination site for subculture. The new technique was applied to cells from several different lines which were seeded and repeatedly subcultured for weeks at a time in 150 nL droplets. Cells handled in this manner exhibited growth characteristics and morphology comparable to those cultured in standard tissue culture vessels. To illustrate an application for this system, a microfluidic method was developed to implement transient transfection-we propose that the combination of this technique with multigenerational culture allows for "on-demand" generation of transiently transfected cells. Broadly, we anticipate that the automated cell microculture technique presented here will be useful in myriad applications that would benefit from automated mammalian cell culture.
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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 | 0,000 |
| 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 découle