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Enregistrement W4403835000 · doi:10.3390/biomimetics9110657

A Microfluidic Design for Quantitative Measurements of Shear Stress-Dependent Adhesion and Motion of Dictyostelium discoideum Cells

2024· article· en· W4403835000 sur OpenAlexafffund
Sepideh Fakhari, Clémence Belleannée, Steve J. Charette, Jesse Greener

Notice bibliographique

RevueBiomimetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec
Mots-clésDictyostelium discoideumAdhesionMicrofluidicsDictyosteliumShear stressStress (linguistics)Shear (geology)ChemistryNanotechnologyBiophysicsCell biologyMaterials scienceBiologyComposite materialBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shear stress plays a crucial role in modulating cell adhesion and signaling. We present a microfluidic shear stress generator used to investigate the adhesion dynamics of Dictyostelium discoideum, an amoeba cell model organism with well-characterized adhesion properties. We applied shear stress and tracked cell adhesion, motility, and detachment using time-lapse videomicroscopy. In the precise shear conditions generated on-chip, our results show cell migration patterns are influenced by shear stress, with cells displaying an adaptive response to shear forces as they alter their adhesion and motility behavior. Additionally, we observed that DH1-10 wild-type D. discoideum cells exhibit stronger adhesion and resistance to shear-induced detachment compared to phg2 adhesion-defective mutant cells. We also highlight the influence of cell density on detachment kinetics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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