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Enregistrement W4200499140 · doi:10.1038/s41598-021-02990-w

Emergence of uniform linearly-arranged micro-droplets entrapping DNA and living cells through water/water phase-separation

2021· article· en· W4200499140 sur OpenAlexfundno aff
Mayu Shono, Ritsuki Ito, Fumika Fujita, Hiroki Sakuta, Kenichi Yoshikawa

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésPolyethylene glycolPolymerProtocellAqueous solutionPhase (matter)Capillary actionPEG ratioChemical engineeringDNAPolystyreneMixing (physics)MicrofluidicsBeadMaterials scienceDextranChemistryNanotechnologyChromatographyBiophysicsMembraneOrganic chemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Living cells maintain their lives through self-organization in an environment crowded with a rich variety of biological species. Recently, it was found that micro-droplets containing biomacromolecules, which vary widely in size, are generated accompanied by water/water phase-separation by simple mechanical mixing of an aqueous solution with binary polymers. Here, we report that cell-sized droplets of nearly the same size are generated as a linear array within a glass capillary upon the introduction of a binary polymer solution of polyethylene glycol (PEG) and dextran (DEX). Interestingly, when DNA molecules are added to the polymer solution, stable droplets entrapping DNA molecules are obtained. Similarly, living cells are entrapped spontaneously for the linearly-arranged cell-sized droplets. This simple method for generating micro-droplets entrapping DNA and also living cells is expected to stimulate further study on the self-construction of protocells and micro organoids.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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