Spatially Controlled Cell Adhesion via Micropatterned Surface Modification of Poly(dimethylsiloxane)
Notice bibliographique
Résumé
Spatial control of cell growth on surfaces can be achieved by the selective deposition of molecules that influence cell adhesion. The fabrication of such substrates often relies upon photolithography and requires complex surface chemistry to anchor adhesive and inhibitory molecules. The production of simple, cost-effective substrates for cell patterning would benefit numerous areas of bioanalytical research including tissue engineering and biosensor development. Poly(dimethylsiloxane) (PDMS) is routinely used as a biomedical implant material and as a substrate for microfluidic device fabrication; however, the low surface energy and hydrophobic nature of PDMS inhibits its bioactivity. We present a method for the surface modification of PDMS to promote localized cell adhesion and proliferation. Thin metal films are deposited onto PDMS through a physical mask in the presence of a gaseous plasma. This treatment generates topographical and chemical modifications of the polymer surface. Removal of the deposited metal exposes roughened PDMS regions enriched with hydrophilic oxygen-containing species. The morphology and chemical composition of the patterned substrates were assessed by optical and atomic force microscopies as well as X-ray photoelectron spectroscopy. We observed a direct correlation between the surface modification of PDMS and the micropatterned adhesion of fibroblast cells. This simple protocol generates inexpensive, single-component substrates capable of directing cell attachment and growth.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».