Fabrication of Two-Dimensional Gradient Layer-by-Layer Films for Combinatorial Biosurface Studies
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a novel gradient fabrication method for combinatorial surface studies that provides the equivalent of 5000 individual polyelectrolyte multilayer (PEM) film physicochemical conditions in a single 7 cm square film. A simple, inexpensive, and versatile automated layering instrument was built, which can generate a gradient of physical properties on a film in 1 dimension laterally by simultaneously changing both the location of polyelectrolyte adsorption and the layering conditions, such as pH or salt concentration of the polyelectrolyte dipping solutions. By rotating the substrate 90° after each deposition cycle, full 2-dimensional gradient combinatorial films were fabricated over many layers, spanning virtually all previous combinations of stable deposition pH and salt conditions for both poly(allylamine hydrochloride) (PAH) and poly(acrylic acid) (PAA), a process which previously required more than 10 000 separate film samples. Surface spatial profiles of film thickness, surface energy (wettability), density (refractive index), and stiffness (modulus) were generated and correlated to assembly conditions. Additionally, step gradient films were generated first by varying the number of bilayers along one axis and pH along the other, which enabled us to measure their combined effect on thickness. To test for biocompatibility, we incubated HEK 293 cells on step gradient films and 2D combinatorial films for 48 h and determined that film assembly conditions played a major role, especially in controlling the stiffness and the density, which could be tailored with deposition pH over a wide range. Optimal growth conditions were discovered not at the extremes of fabrication pH, but instead near PAH pHs of 4–6 and PAA pH around 4, demonstrating that these PEM biosurfaces and this technique are suitable for optimizing high-throughput cellular screening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».