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Enregistrement W3037281236 · doi:10.1021/acs.nanolett.0c01343

Hydrophilic Mechano-Bactericidal Nanopillars Require External Forces to Rapidly Kill Bacteria

2020· article· en· W3037281236 sur OpenAlexafffund
Amin Valiei, Nicholas Lin, Jean‐François Bryche, Geoffrey A. McKay, Michael Canva, Paul G. Charette, Dao Nguyen, Christopher Moraes, Nathalie Tufenkji

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueMcGill University Health CentreUniversité de SherbrookeMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésNanopillarNanotechnologyMaterials scienceBacteriaChemistryBiochemical engineeringBiophysicsNanostructureBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanopillars have been shown to mechanically damage bacteria, suggesting a promising strategy for future antibacterial surfaces. However, the mechanisms underlying this phenomena remain unclear, which ultimately limits translational potential toward real-world applications. Using real-time and end-point analysis techniques, we demonstrate that in contrast to initial expectations, bacteria on multiple hydrophilic "mechano-bactericidal" surfaces remained viable unless exposed to a moving air-liquid interface, which caused considerable cell death. Reasoning that normal forces arising from surface tension may underlie this mechano-bactericidal activity, we developed computational and experimental models to estimate, manipulate, and recreate the impact of these forces. Our experiments together demonstrate that a critical level of external force acting on cells attached to nanopillar surfaces can rapidly deform and rupture bacteria. These studies provide fundamental physical insight into how nanopillar surfaces can serve as effective antibacterial materials and suggest use-conditions under which such nanotechnology approaches may provide practical value.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations92
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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