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Enregistrement W2006320530 · doi:10.1039/b904984c

Inkjet formation of unilamellar lipid vesicles for cell-like encapsulation

2009· article· en· W2006320530 sur OpenAlexfundno aff
Jeanne C. Stachowiak, David Richmond, Thomas H. Li, Françoise Brochard‐Wyart, Daniel A. Fletcher

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSandia National LaboratoriesNational Eye InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Nuclear Security AdministrationNational Institutes of HealthUniversity of California, San FranciscoUniversity of California Berkeley
Mots-clésVesicleMicrofluidicsLipid bilayerNanotechnologyEncapsulation (networking)CytoskeletonChemistryArtificial cellLipid vesicleBiophysicsCell encapsulationActinMaterials scienceMembraneCellComputer scienceBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Encapsulation of macromolecules within lipid vesicles has the potential to drive biological discovery and enable development of novel, cell-like therapeutics and sensors. However, rapid and reliable production of large numbers of unilamellar vesicles loaded with unrestricted and precisely-controlled contents requires new technologies that overcome size, uniformity, and throughput limitations of existing approaches. Here we present a high-throughput microfluidic method for vesicle formation and encapsulation using an inkjet printer at rates up to 200 Hz. We show how multiple high-frequency pulses of the inkjet's piezoelectric actuator create a microfluidic jet that deforms a bilayer lipid membrane, controlling formation of individual vesicles. Variations in pulse number, pulse voltage, and solution viscosity are used to control the vesicle size. As a first step toward cell-like reconstitution using this method, we encapsulate the cytoskeletal protein actin and use co-encapsulated microspheres to track its polymerization into a densely entangled cytoskeletal network upon vesicle formation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations103
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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