Application of atomic force microscopy in bacterial research
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
The atomic force microscope (AFM) has evolved from an imaging device into a multifunctional and powerful toolkit for probing the nanostructures and surface components on the exterior of bacterial cells. Currently, the area of application spans a broad range of interesting fields from materials sciences, in which AFM has been used to deposit patterns of thiol-functionalized molecules onto gold substrates, to biological sciences, in which AFM has been employed to study the undesirable bacterial adhesion to implants and catheters or the essential bacterial adhesion to contaminated soil or aquifers. The unique attribute of AFM is the ability to image bacterial surface features, to measure interaction forces of functionalized probes with these features, and to manipulate these features, for example, by measuring elongation forces under physiological conditions and at high lateral resolution (<1 A). The first imaging studies showed the morphology of various biomolecules followed by rapid progress in visualizing whole bacterial cells. The AFM technique gradually developed into a lab-on-a-tip allowing more quantitative analysis of bacterial samples in aqueous liquids and non-contact modes. Recently, force spectroscopy modes, such as chemical force microscopy, single-cell force spectroscopy, and single-molecule force spectroscopy, have been used to map the spatial arrangement of chemical groups and electrical charges on bacterial surfaces, to measure cell-cell interactions, and to stretch biomolecules. In this review, we present the fascinating options offered by the rapid advances in AFM with emphasizes on bacterial research and provide a background for the exciting research articles to follow.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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