Uniformity of spheroid-on-chip by surface treatment of PDMS microfluidic platforms
Notice bibliographique
Résumé
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.)
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».