A Microfluidic Approach To The Investigation Of Magnetotactic Bacteria Motility Through Viscoelastic Fluids
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Magnetotactic bacteria (MTB), a class of non-pathogenic bacteria that grow magnetic nanoparticles (MNPs) internally, have the potential to be used for targeted drug delivery. The MNPs inside MTB cause them to orient and move in response to magnetic field lines, a phenomenon called magnetotaxis. The self-propulsion capabilities of MTB can allow them to penetrate through tissue, and a magnetic field can be used to direct the MTB to the target tissue or organ. However, when MTB are used in the body, they may encounter fluids of different viscoelasticities, depending on the target location. Thus, an understanding of the capability of directing MTB using a magnetic field through viscoelastic fluids will be essential to their use for targeted drug delivery. In this work, we develop a microfluidic-focused experimental setup to evaluate the motility of MTB in viscoelastic fluids under the influence of different magnetic field strengths. We used polyacrylamide (PAM) dissolved in water as a model viscoelastic fluid. A microfluidic channel is filled with PAM solution for MTB studies. A Brookfield viscometer is used to determine the viscosity average molecular weight of three PAM samples and to obtain the shear rate vs. viscosity plots for various PAM concentrations. Custom 3D-printed Helmholtz coils are used to generate the magnetic field for MTB experiments. The coils are mounted on an Olympus BX51 microscope, and the magnetic field at the center of the coils was characterized through finite element analysis simulations and experimentally. Our microfluidic approach offers the advantage of generating precise magnetic fields along microchannels containing a viscoelastic fluid that can be used on the investigation of bacterial motility on-chip.
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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 | 0,000 | 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 découle