3D Single-Molecule Super-Resolution Imaging of Microfabricated Multiscale Fractal Substrates for Calibration and Cell Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Microstructures arrayed over a substrate have shown increasing interest due to their ability to provide advanced 3D cellular models, which open up new possibilities for cell culture, proliferation, and differentiation. Still, the mechanisms by which physical cues impact the cell phenotype are not fully understood, hence the necessity to interrogate cell behavior at the highest resolution. However, cell 3D high-resolution optical imaging on such microstructured substrates remains challenging due to their complexity as well as axial calibration issues. In this work, we address this issue by leveraging the geometrical characteristics of fractal-like structures, which serve as axial calibration tools and modulate cell growth. To this end, we use multiscale 3D SiO 2 substrates consisting of spatially arrayed octahedral features of a few micrometers to hundreds of nanometers. Through optimizations of both the structures and optical imaging conditions, we demonstrate the potential of these 3D multiscale structures as an alternative to electron microscopy for material imaging but also as calibration tools for 3D super-resolution microscopy. We used their multiscale and known geometry to perform lateral and axial calibrations in 3D single-molecule localization microscopy (SMLM) and assess imaging resolutions. We then utilized these substrates as a platform for high-resolution bioimaging. As a proof of concept, we cultivate human mesenchymal stem cells on these substrates, revealing very different growth patterns compared to flat glass. Specifically, the spatial distribution of cytoskeleton proteins is vastly modified, as we demonstrate with a 3D SMLM assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».