Effects of Surface Topography and Cellular Biomechanics on Nanopillar-Induced Bactericidal Activity
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria are mechanically resistant biological structures that can sustain physical stress. Experimental data, however, have shown that high-aspect-ratio nanopillars deform bacterial cells upon contact. If the deformation is sufficiently large, it lyses the bacterial cell wall, ultimately leading to cell death. This has prompted a novel strategy, known as mechano-bactericide technology, to fabricate antibacterial surfaces. Although adhesion forces were originally proposed as the driving force for mechano-bactericidal action, it has been recently shown that external forces, such as capillary forces arising from an air-water interface at bacterial surfaces, produce sufficient loads to rapidly kill bacteria on nanopillars. This discovery highlights the need to theoretically examine how bacteria respond to external loads and to ascertain the key factors. In this study, we developed a finite element model approximating bacteria as elastic shells filled with cytoplasmic fluid brought into contact with an individual nanopillar or nanopillar array. This model elucidates that bacterial killing caused by external forces on nanopillars is influenced by surface topography and cell biomechanical variables, including the density and arrangement of nanopillars, in addition to the cell wall thickness and elastic modulus. Considering that surface topography is an important design parameter, we performed experiments using nanopillar arrays with precisely controlled nanopillar diameters and spacing. Consistent with model predictions, these demonstrate that nanopillars with a larger spacing increase bacterial susceptibility to mechanical puncture. The results provide salient insights into mechano-bactericidal activity and identify key design parameters for implementing this technology.
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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 | 0,001 |
| 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 ».