Nanocontact Printing of Proteins on Physiologically Soft Substrates to Study Cell Haptotaxis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Surface bound guidance cues and gradients are vital for directing cellular processes during development and repair. In vivo, these cues are often presented within a soft extracellular matrix with elastic moduli E < 10 kPa, but in vitro haptotaxis experiments have been conducted primarily on hard substrates with elastic moduli in the MPa to GPa range. Here, a technique is presented for patterning haptotactic proteins with nanometer resolution on soft substrates with physiological elasticity. A new nanocontact printing process was developed that circumvented the use of plasma activation that was found to alter the mechanical properties of the substrate. A dissolvable poly(vinyl alcohol) film was first patterned by lift-off nanocontact printing, and in turn printed onto the soft substrate, followed by dissolution of the film in water. An array of 100 unique digital nanodot gradients (DNGs), consisting of millions of 200 × 200 nm2 protein nanodots, was patterned in less than 5 min with with <5% average deviation from the original gradient design. DNGs of netrin-1, a known protein guidance cue, were patterned, and the unpatterned surface was backfilled with a reference surface consisting of 75% polyethylene glycol grafted with polylysine and 25% poly-d-lysine. Haptotaxis of C2C12 myoblasts demonstrated the functionality of the DNGs patterned on soft substrates. In addition, high densities of netrin-1 were observed to induce cell spreading, while live imaging of sinusoidal control gradients highlighted cell migration and navigation by “inching”. The nanopatterning technique developed here paves the way for studying haptotactic responses to diverse digital nanodot patterns on surfaces covering the full range of physiological elasticity, and is expected to be applicable to the study of both culture and primary cells, such as neutrophils and neurons.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».