Tuning cell adhesion by direct nanostructuring silicon into cell repulsive/adhesive patterns
Notice bibliographique
Résumé
Developing platforms that allow tuning cell functionality through incorporating physical, chemical, or mechanical cues onto the material surfaces is one of the key challenges in research in the field of biomaterials. In this respect, various approaches have been proposed and numerous structures have been developed on a variety of materials. Most of these approaches, however, demand a multistep process or post-chemical treatment. Therefore, a simple approach would be desirable to develop bio-functionalized platforms for effectively modulating cell adhesion and consequently programming cell functionality without requiring any chemical or biological surface treatment. This study introduces a versatile yet simple laser approach to structure silicon (Si) chips into cytophobic/cytophilic patterns in order to modulate cell adhesion and proliferation. These patterns are fabricated on platforms through direct laser processing of Si substrates, which renders a desired computer-generated configuration into patterns. We investigate the morphology, chemistry, and wettability of the platform surfaces. Subsequently, we study the functionality of the fabricated platforms on modulating cervical cancer cells (HeLa) behaviour. The results from in vitro studies suggest that the nanostructures efficiently repel HeLa cells and drive them to migrate onto untreated sites. The study of the morphology of the cells reveals that cells evade the cytophobic area by bending and changing directions. Additionally, cell patterning, cell directionality, cell channelling, and cell trapping are achieved by developing different platforms with specific patterns. The flexibility and controllability of this approach to effectively structure Si substrates to cell-repulsive and cell adhesive patterns offer perceptible outlook for developing bio-functionalized platforms for a variety biomedical devices. Moreover, this approach could pave the way for developing anti-cancer platforms that are repellent to cancer cells but favourable for other types of cells.
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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 ».