Humidified Microcontact Printing of Proteins: Universal Patterning of Proteins on Both Low and High Energy Surfaces
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Microcontact printing (μCP) of proteins is widely used for biosensors and cell biology but is constrained to printing proteins adsorbed to a low free energy, hydrophobic surface to a high free energy, hydrophilic surface. This strongly limits μCP as harsh chemical treatments are required to form a high energy surface. Here, we introduce humidified μCP (HμCP) of proteins which enables universal printing of protein on any smooth surface. We found that by flowing water in proximity to proteins adsorbed on a hydrophilized stamp, the water vapor diffusing through the stamp enables the printing of proteins on both low and high energy surfaces. Indeed, when proteins are printed using stamps with increasing spacing between water-filled microchannels, only proteins adjacent to the channels are transferred. The vapor transport through the stamp was modeled, and by comparing the humidity profiles with the protein patterns, 88% relative humidity in the stamp was identified as the threshold for HμCP. The molecular forces occurring between PDMS, peptides, and glass during printing were modeled ab initio to confirm the critical role water plays in the transfer. Using HμCP, we introduce straightforward protocols to pattern multiple proteins side-by-side down to nanometer resolution without the need for expensive mask aligners, but instead exploiting self-alignment effects derived from the stamp geometry. Finally, we introduce vascularized HμCP stamps with embedded microchannels that allow printing proteins as arbitrary, large areas patterns with nanometer resolution. This work introduces the general concept of water-assisted μCP and opens new possibilities for "solvent-assisted" printing of proteins and of other nanoparticles.
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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 découle