A Novel Toolkit for Characterizing the Mechanical and Electrical Properties of Engineered Neural Tissues
Notice bibliographique
Résumé
We have designed and validated a set of robust and non-toxic protocols for directly evaluating the properties of engineered neural tissue. These protocols characterize the mechanical properties of engineered neural tissues and measure their electrophysical activity. The protocols obtain elastic moduli of very soft fibrin hydrogel scaffolds and voltage readings from motor neuron cultures. Neurons require soft substrates to differentiate and mature, however measuring the elastic moduli of soft substrates remains difficult to accurately measure using standard protocols such as atomic force microscopy or shear rheology. Here we validate a direct method for acquiring elastic modulus of fibrin using a modified Hertz model for thin films. In this method, spherical indenters are positioned on top of the fibrin samples, generating an indentation depth that is then correlated with elastic modulus. Neurons function by transmitting electrical signals to one another and being able to assess the development of electrical signaling serves is an important verification step when engineering neural tissues. We then validated a protocol wherein the electrical activity of motor neural cultures is measured directly by a voltage sensitive dye and a microplate reader without causing damage to the cells. These protocols provide a non-destructive method for characterizing the mechanical and electrical properties of living spinal cord tissues using novel biosensing methods.
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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 | 0,001 |
| 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 ».