MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2908205445 · doi:10.3390/ma12010114

What’s Happening on the Other Side? Revealing Nano-Meter Scale Features of Mammalian Cells on Engineered Textured Tantalum Surfaces

2018· article· en· W2908205445 sur OpenAlexafffund
Ting Y. Tsui, Megan Logan, Hassan I. Moussa, Marc G. Aucoin

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTantalumNanotechnologyMaterials scienceMicroelectronicsNanometreSiliconScanning electron microscopeNanoscopic scaleConfocalOptoelectronicsOpticsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advanced engineered surfaces can be used to direct cell behavior. These behaviors are typically characterized using either optical, atomic force, confocal, or electron microscopy; however, most microscopic techniques are generally restricted to observing what's happening on the "top" side or even the interior of the cell. Our group has focused on engineered surfaces typically reserved for microelectronics as potential surfaces to control cell behavior. These devices allow the exploration of novel substrates including titanium, tungsten, and tantalum intermixed with silicon oxide. Furthermore, these devices allow the exploration of the intricate patterning of surface materials and surface geometries i.e., trenches. Here we present two important advancements in our research: (1) the ability to split a fixed cell through the nucleus using an inexpensive three-point bend micro-cleaving technique and image 3D nanometer scale cellular components using high-resolution scanning electron microscopy; and (2) the observation of nanometer projections from the underbelly of a cell as it sits on top of patterned trenches on our devices. This application of a 3-point cleaving technique to visualize the underbelly of the cell is allowing a new understanding of how cells descend into surface cavities and is providing a new insight on cell migration mechanisms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaterialsMême sujetMicrofluidic and Bio-sensing TechnologiesTravaux en français237 207