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Enregistrement W2951010635 · doi:10.1101/226027

Biofilm Lithography: High-resolution cell patterning via optogenetic adhesin expression

2017· preprint· en· W2951010635 sur OpenAlexfundno aff
Xiaofan Jin, Ingmar H. Riedel‐Kruse

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaStanford Bio-XAmerican Cancer Society
Mots-clésBiofilmBacterial adhesinSynthetic biologyCell biologyNanotechnologyEscherichia coliMicrobiologyChemistryBiophysicsBiologyGeneBacteriaMaterials scienceComputational biologyBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacterial biofilms represent a promising opportunity for engineering of microbial communities. However our ability to control spatial structure in biofilms remains limited. Here we engineer Escherichia coli with a light-activated transcriptional promoter to optically regulate adhesin gene expression. When illuminated with patterned blue light, long-term viable biofilms with spatial resolution down to 25 μm can be formed on a variety of substrates and inside enclosed culture chambers without the need for surface pretreatment. A biophysical model suggests the patterning mechanism involves stimulation of transiently surface-adsorbed cells, lending new evidence to a previously proposed role of adhesin expression during natural biofilm maturation. Overall, this tool – termed ‘Biofilm Lithography’ – has distinct advantages over existing cell-depositing and patterning methods and provides the ability to grow structured biofilms, with applications towards an improved understanding natural biofilm communities, as well as the engineering of living biomaterials and bottom-up approaches to microbial consortia design.

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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