A Microfluidic Approach To The Investigation Of Magnetotactic Bacteria Motility Through Viscoelastic Fluids
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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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) | 0,000 | 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 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 ».