Capturing and Detecting of Extracellular Vesicles Derived from Single <i>Escherichia coli</i> Mother Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cells have a phenotypic heterogeneity even in isogeneic populations. Differences in secretion of substances have been well-investigated with single mammalian cells. However, studies on the heterogeneity of secreted substances at the single-bacterial-cell level are challenging due to the small size, motility, and rapid proliferation of bacterial cells such as Escherichia coli . Here, we propose a microfluidic device to achieve an isolated culture of single bacterial cells and capture of extracellular vesicles (EVs) secreted from individuals. The device has winding channels to trap single rod-shaped E. coli cells at their entrances. Isolated single mother cells grew constantly up to 24 h, while their daughter cells were removed by flow. The flow carried EVs of the trapped cells along the channel, whose surface was rendered positively charged to electrostatically capture negatively charged EVs, followed by staining with a lipophilic dye to detect EVs by microscopy. Our results underline that the amounts of segregated EVs vary among cells. Moreover, individual responses to perturbation using a membrane-perturbing antibiotic were observed in growth dynamics and EV secretion of living-alone bacteria. The proposed method can be applied to detect other secreted substances of interest, possibly paving the way for elucidating unknown heterogeneities in bacteria.
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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) | 0,000 | 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 ».