A simple, low cost and reusable microfluidic gradient strategy and its application in modeling cancer invasion
Notice bibliographique
Résumé
Microfluidic chemical gradient generators enable precise spatiotemporal control of chemotactic signals to study cellular behavior with high resolution and reliability. However, time and cost consuming preparation steps for cell adhesion in microchannels as well as requirement of pumping facilities usually complicate the application of the microfluidic assays. Here, we introduce a simple strategy for preparation of a reusable and stand-alone microfluidic gradient generator to study cellular behavior. Polydimethylsiloxane (PDMS) is directly mounted on the commercial polystyrene-based cell culture surfaces by manipulating the PDMS curing time to optimize bonding strength. The stand-alone strategy not only offers pumpless application of this microfluidic device but also ensures minimal fluidic pressure and consequently a leakage-free system. Elimination of any surface treatment or coating significantly facilitates the preparation of the microfluidic assay and offers a detachable PDMS microchip which can be reused following to a simple cleaning and sterilization step. The chemotactic signal in our microchip is further characterized using numerical and experimental evaluations and it is demonstrated that the device can generate both linear and polynomial signals. Finally, the feasibility of the strategy in deciphering cellular behavior is demonstrated by exploring cancer cell migration and invasion in response to chemical stimuli. The introduced strategy can significantly decrease the complexity of the microfluidic chemotaxis assays and increase their throughput for various cellular and molecular studies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».