A Facile Method for Simultaneous Visualization of Wet Cells and Nanostructured Biomaterials in SEM using Ionic Liquids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work presents a successful methodology to image mammalian cells adhered to nanostructured biomaterials using scanning electron microscopy (SEM) operating in low-vacuum mode following ionic liquid treatment. Human osteoblast-like Saos-2 cells were treated with a room-temperature ionic liquid, 1-Ethyl-3-methylimidazolium tetrafluoroborate, and subsequently imaged on titanium utilizing SEM. Titanium substrates were modified to create laser-induced periodic surface structures (LIPSS) for visualizing at the sub-micron scale. Using a combination of fluorescence-based cell metabolism along with light microscopy and SEM image analysis, the shape and location of irradiated cells were confirmed to be unchanged after multiple irradiation sessions while the viability of minimally irradiated cells was unaltered. The wet imaging conditions combined with a rapid facile protocol using ionic liquid allows this technique to fulfill a niche in examining cellular behavior on biomaterials with sub-micron surface features. The demonstrated method to track observed cell adhesion to sub-micron surface features with SEM has great implications for the understanding of cell migration on nanostructured surfaces as well as on the exploration of simpler SEM preparation methods for cellular imaging.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».