A microfluidic platform for profiling biomechanical properties of bacteria
Notice bibliographique
Résumé
The ability to resist mechanical forces is necessary for the survival and division of bacteria and has traditionally been probed using specialized, low-throughput techniques such as atomic force microscopy and optical tweezers. Here we demonstrate a microfluidic technique to profile the stiffness of individual bacteria and populations of bacteria. The approach is similar to micropipette aspiration used to characterize the biomechanical performance of eukaryotic cells. However, the small size and greater stiffness of bacteria relative to eukaryotic cells prevents the use of micropipettes. Here we present devices with sub-micron features capable of applying loads to bacteria in a controlled fashion. Inside the device, individual bacteria are flowed and trapped in tapered channels. Less stiff bacteria undergo greater deformation and therefore travel further into the tapered channel. Hence, the distance traversed by bacteria into a tapered channel is inversely related to cell stiffness. We demonstrate the ability of the device to characterize hundreds of bacteria at a time, measuring stiffness at 12 different applied loads at a time. The device is shown to differentiate between two bacterial species, E. coli (less stiff) and B. subtilis (more stiff), and detect differences between E. coli submitted to antibiotic treatment from untreated cells of the same species/strain. The microfluidic device is advantageous in that it requires only minimal sample preparation, no permanent cell immobilization, no staining/labeling and maintains cell viability. Our device adds detection of biomechanical phenotypes of bacteria to the list of other bacterial phenotypes currently detectable using microchip-based methods and suggests the feasibility of separating/selecting bacteria based on differences in cell stiffness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».