Ordered, Random, Monotonic, and Non-monotonic Digital Nanodot Gradients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cell navigation is directed by inhomogeneous distributions of extracellular cues. It is well known that noise plays a key role in biology and is present in naturally occurring gradients at the micro- and nanoscale, yet it has not been studied with gradients in vitro . Here, we introduce novel algorithms to produce ordered and random gradients of discrete nanodots – called digital nanodot gradients (DNGs) – according to monotonic and non-monotonic density functions. The algorithms generate continuous DNGs, with dot spacing changing in two dimensions along the gradient direction according to arbitrary mathematical functions, with densities ranging from 0.02% to 44.44%. The random gradient algorithm compensates for random nanodot overlap, and the randomness and spatial homogeneity of the DNGs were confirmed with Ripley’s K function. An array of 100 DNGs, each 400 × 400 µm 2 , comprising a total of 57 million 200 × 200 nm 2 dots was designed and patterned into silicon using electron-beam lithography, then patterned as fluorescently labeled IgGs on glass using lift-off nanocontact printing. DNGs will facilitate the study of the effects of noise and randomness at the micro- and nanoscales on cell migration and growth.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».