A Modular, Lego‐Like Microfluidic Platform for Multimodal Analysis of Biofilm Formation and Antimicrobial Response
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biofilms are substantially more resistant compared to free‐floating bacteria, highlighting the need for tools capable of real‐time analysis under physiologically relevant conditions. A modular microfluidic platform with integrated electrodes is presented for dynamic sampling and monitoring of biofilm formation and response. Its architecture enables natural shear stress variations and allows label‐free studies, including optical microscopy and electrical impedance spectroscopy. The platform evaluates biofilm growth, migration, and regrowth and investigates the effect of i) treatment using antibiotics and ii) antimicrobial coatings (i.e., silver nanoparticles) on Pseudomonas aeruginosa biofilms, revealing distinct stages of response and persistence in each case. Distinct biofilm behaviors are identified in response to antibiotic treatment as well as after applying an antibacterial coating (i.e., incomplete vs no biofilm eradication). Furthermore, the platform's modularity allows for biofilm migration and regrowth studies via Lego‐like connected modules, emphasizing the need for strategies addressing biofilm resilience and regrowth. The system provides a robust, scalable, and biologically relevant alternative to traditional methods for biofilm research. In addition to basic assays, this system is well‐suited for clinical environments, where timely and personalized therapeutic decisions are critical for managing biofilm‐related infections.
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 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 ».