Pattern- based Contractility Screening (PaCS), a reference-free traction force microscopy methodology, reveals contractile differences in breast cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The sensing and generation of cellular forces are essential aspects of life. Traction Force Microscopy (TFM) has emerged as a standard broadly applicable methodology to measure cell contractility and its role in cell behavior. While TFM platforms have enabled diverse discoveries, their implementation remains limited in part due to various constraints, such as time-consuming substrate fabrication techniques, the need to detach cells to measure null force images, followed by complex imaging and analysis, and the unavailability of cells for post-processing. Here we introduce a reference-free technique to measure cell contractile work in real-time, with basic substrate fabrication methodologies, simple imaging, and analysis with the availability of the cells for post-processing. In this technique, we confine the cells on fluorescent adhesive protein micropatterns of a known area on compliant silicone substrates and use the cell deformed pattern area to calculate cell contractile work. We validated this approach by comparing this Pattern-based Contractility Screening (PaCS) to conventional bead-displacement TFM and show quantitative agreement between the methodologies. Using this platform, we measure the contractile work of highly metastatic MDA-MB-231 breast cancer cells is significantly higher than non-invasive MCF-7 cells. PaCS enables the broader implementation of contractile work measurements in diverse quantitative biology and biomedical applications.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».