Spatial Photopatterning of Substrate Stiffness in Dual-Cure Silicones for Cardiac Mechano-Regulation
Notice bibliographique
Résumé
The mechanical properties of the extracellular matrix play a key role in regulating cellular functions, yet many in vitro models lack the mechanical complexity of native tissues. Traditional hydrogel-based substrates offer tunable stiffness but are often limited by instability, porosity, and coupled changes in both mechanical and structural properties, making it difficult to isolate the effects of stiffness alone. Here, we introduce a spatially patterned dual-cure polydimethylsiloxane (DC-PDMS) system, a nonporous, mechanically tunable polymer that allows for precise spatial control of stiffness over a range of patho-physiological values. This platform enables the design and creation of in vitro models for studying the influence of spatial mechanical cues on cellular behavior. To demonstrate its utility, we examined primary cardiac fibroblast responses across different substrate stiffness conditions. Fibroblasts on soft regions exhibited rounded morphologies with disorganized actin networks, while those on stiffer regions became more elongated with highly aligned stress fibers, indicating stiffness-dependent cytoskeletal remodeling. Stiff substrates also led to nuclear compression and increased nucleus curvature, correlating with increased nuclear localization of YAP, a key mechanotransduction regulator. By allowing cells to interact with mechanically distinct regions within a single substrate, this system provides a powerful approach for investigating mechanotransduction processes relevant to fibrosis and other mechanically regulated diseases. The ability to create stiffness patterns with subcellular resolution makes DC-PDMS a valuable tool for studying cell-material interactions, enabling new insights into mechanobiology-driven cellular responses and therapeutic targets.
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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 ».