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Enregistrement W4213363611 · doi:10.1101/2022.02.15.480543

Uniformity of spheroid-on-chip by surface treatment of PDMS microfluidic platforms

2022· preprint· en· W4213363611 sur OpenAlexafffund
Neda Azizipour, Rahi Avazpour, Mohamad Sawan, Derek H. Rosenzweig, Abdellah Ajji

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityMcGill University Health CentrePolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSpheroidMicrofluidicsBiochipMaterials scienceWettingAdhesionNanotechnologySurface roughness3D cell cultureCell cultureSurface modificationBiomedical engineeringPetri dishCell adhesionBiophysicsCellChemistryComposite materialBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spheroids have emerged as a more reliable model for drug screening when compared with 2D culture models. Microfluidic based biochips have many advantages over other 3D cell culture models for drug testing on spheroids, including precise control of the cellular microenvironment. The control of the cell adhesion to the surface is one of the most important challenges affecting the size and the geometry of the spheroids which could be controlled by appropriate surface engineering methods. We have studied the modification of the PDMS surface properties treated by applying different concentrations of the two anti-fouling coatings (BSA and Pluronic F-68). The desired treatment of PDMS surface effectively inhibits cell adhesion to the surface and promotes cells self-aggregations to form more uniform and healthy spheroids for a longer period of time. The microscopic observations with qualitative and quantitate data revealed that surface properties drastically affect the number of the spheroids formed on-chip and their geometry. We used human breast cancer cell line (MDA-MB-231-GFP) while the concentration of the chemical coatings and incubation time were adjusted. Proper repellent PDMS surfaces were provided with minimum cell attachment and facilitated spheroid formation when compared with non-treated PDMS. The results demonstrate fundamental and helpful patterns for microfluidic based cell culture applications to improve the quantity and quality of spheroid formation on-chip which are strongly manipulated by surface properties (i.e., morphology, roughness, wettability and etc.)

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 seuil0,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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