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Enregistrement W2035247620 · doi:10.1021/ac503963r

A Microfluidic Chamber To Study the Dynamics of Muscle-Contraction-Specific Molecular Interactions

2015· article· en· W2035247620 sur OpenAlexafffund
Horia N. Roman, David Juncker, Anne‐Marie Lauzon

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensRoyal Victoria HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryPolydimethylsiloxaneMicrochannelMicrofluidicsBiocompatibilityMolecular mechanicsMembraneBiophysicsNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyMolecular dynamicsBiochemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In vitro motility and laser trap assays are commonly used for molecular mechanics measurements. However, chemicals cannot be added during these measurements, because they create flows that alter the molecular mechanics. Thus, we designed a microfluidic device that allows the addition of chemicals without creating bulk flows. Biocompatibility of the components of this device was tested. A microchannel chamber was created by photolithography with the patterns transferred to polydimethylsiloxane (PDMS). The PDMS chamber was bound to a polycarbonate membrane, which itself was bound to a molecular mechanics chamber. The microchannels ensured rapid distribution of the chemicals over the membrane, whereas the membrane ensured efficient delivery to the mechanics chamber while preventing bulk flow. The biocompatibility of the materials was tested by comparing the velocity (ν(max)) of propulsion by myosin of fluorescently labeled actin filaments to that of the conventional assay; no difference in ν(max) was observed. To estimate total chemical delivery time, labeled bovine serum albumin was injected in the channel chamber and TIRF was used to determine the time to reach the assay surface (2.7 ± 0.1 s). Furthermore, the standard distance of a trapped microsphere calculated during buffer diffusion using the microfluidic device (14.9 ± 3.2 nm) was not different from that calculated using the conventional assay (15.6 ± 5.3 nm, p = 0.922). Finally, ν(max) obtained by injecting adenosine triphosphate (ATP) in the microchannel chamber (2.37 ± 0.48 μm/s) was not different from that obtained when ATP was delivered directly to the mechanics chamber (2.52 ± 0.42 μm/s, p = 0.822). This microfluidic prototype validates the design for molecular mechanics measurements.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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