Protein patterning: a comparison of direct spotting versus microcontact printing
Notice bibliographique
Résumé
Protein microarrays are used various research areas including drug discovery, diagnosis, and analysis of protein-ligand interactions. Their efficacy depends on a well-defined pattern of immobilized proteins that also have retained their bioactivity. Protein microarrays are classically fabricated using the robotic spotting drop method (“pin printing”), which can lead to spots with uneven protein concentration within the spotted area, leading to difficult to quantify readings. Among the alternative techniques, microcontact printing (μCP) with a poly(dimethylsiloxane) (PDMS) stamp appears to deliver more defined protein patterns on surfaces, while maintaining bioactivity for a wide range of proteins. Here we have quantitatively compared the distribution of fluorescently labeled proteins deposited using direct pipetting, pin printing and μCP printing with flat stamps onto various functionalized glass surfaces of different contact angles through fluorescent microscopy. The uniformity of the deposited protein spots across deposition techniques was also qualitatively analyzed. It was found that with the use of either the direct pipetting or pin printing techniques that protein concentration on surfaces varied largely across surfaces with different contact angles, whereas adsorption did not vary significantly when using the μCP printing Furthermore, when μCP printing was performed with flat relief structures the spot inhomogeneity was lower than when classical methods were used, and even less so when a pyramid relief structure was used. This suggests that μCP printing with pyramid relief structures could produce protein patterns on various surfaces and with increased spot uniformity to enable more reliable protein microarrays.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».