High-resolution assessment of multidimensional cellular mechanics using label-free refractive-index traction force microscopy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A critical requirement for studying cell mechanics is three-dimensional (3D) assessment of cellular shapes and forces with high spatiotemporal resolution. Traction force microscopy (TFM) with fluorescence imaging enables the measurement of cellular forces, but it is limited by photobleaching and a slow 3D acquisition speed. Here, we present refractive-index traction force microscopy (RI-TFM), a high-speed volumetric technique that simultaneously quantifies the 3D morphology and traction force of cells. RI-TFM reconstructs a 3D tomogram of single cells on a planar hydrogel elastomer using a high-speed illumination scheme with 0.5-Hz temporal resolution. This allows for quantitative analyses of 3D dry-mass distributions and shear (in-plane) and normal (out-of-plane) tractions of single cells on the extracellular matrix without labelling. When combined with a constrained total variation-based deconvolution algorithm, the proposed method provides 0.55-Pa shear (in-plane) and 1.59-Pa normal (out-of-plane) traction sensitivity for a 1-kPa hydrogel substrate. We demonstrate the utility of RI-TFM by assessing the effects of compromised intracellular stress due to actin disruption or low temperature and capturing the rapid dynamics of cellular junction formation in the spatiotemporal changes in non-planar traction components.
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 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».