Bowstring Stretching and Quantitative Imaging of Single Collagen Fibrils via Atomic Force Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Collagen is the primary structural protein in animals. Serving as nanoscale biological ropes, collagen fibrils are responsible for providing strength to a variety of connective tissues such as tendon, skin, and bone. Understanding structure-function relationships in collagenous tissues requires the ability to conduct a variety of mechanical experiments on single collagen fibrils. Though significant advances have been made, certain tests are not possible using the techniques currently available. In this report we present a new atomic force microscopy (AFM) based method for tensile manipulation and subsequent nanoscale structural assessment of single collagen fibrils. While the method documented here cannot currently capture force data during loading, it offers the great advantage of allowing structural assessment after subrupture loading. To demonstrate the utility of this technique, we describe the results of 23 tensile experiments in which collagen fibrils were loaded to varying levels of strain and subsequently imaged in both the hydrated and dehydrated states. We show that following a dehydration-rehydration cycle (necessary for sample preparation), fibrils experience an increase in height and decrease in radial modulus in response to one loading-unloading cycle to strain <5%. This change is not altered by a second cycle to strain >5%. In fibril segments that ruptured during their second loading cycle, we show that the fibril structure is affected away from the rupture site in the form of discrete permanent deformations. By comparing the severity of select damage sites in both hydrated and dehydrated conditions, we demonstrate that dehydration masks damage features, leading to an underestimate of the degree of structural disruption. Overall, the method shows promise as a powerful tool for the investigation of structure-function relationships in nanoscale fibrous materials.
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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 ».