Fabrication of a PDMS-based substrate with a stiffness gradient for modeling the mechanical microenvironment in single and collective cell studies
Notice bibliographique
Résumé
Mechanotransduction plays a pivotal role in shaping cellular behavior including migration, differentiation, and proliferation. To investigate this mechanism more accurately further, this study came up with a novel elastomeric substrate with a stiffness gradient using a sugar-based replica molding technique combined with a two-layer PDMS system. The efficient water solubility of candy allows easy release, creating a smooth substrate. By adjusting the substrate's thickness, the optimal effective gradient length for the study is achievable. Additionally, adjusting substrate thickness precisely controls stiffness, from very soft to hard-tissue-like rigidity. Atomic force microscopy characterization confirmed a continuous stiffness gradient on three commonly used PDMS mixtures, 1:30, 1:50, and 1:75, demonstrating the versatility of this method for fabricating and tuning substrates to mimic various tissue environments. In cellular experiments, 3T3 fibroblast cells exhibited a significant migratory response toward the 1:50/1:75 two-layer stiffness gradient, with cells migrating preferably in stiffer directions. Its cost-effectiveness, smooth surface, and ability to regulate gradient substrates with varied stiffness via different PDMS combinations are key advantages. By precisely replicating physiologically relevant mechanical microenvironments, this method advances mechanobiology research and facilitates modeling of stiffness-guided cellular behaviors, paving the way for reliable tissue engineering and regenerative medicine studies.
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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) | 0,001 | 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 ».