Optimizing the membrane composition of immobilized giant vesicles for effective entrapment and observation of motile bacteria
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Artificial lipid vesicles are an elegant way of producing auto-assembled customizable chambers, and they have been widely studied for entrapping small molecules in the context of drug delivery. However, their use for microorganism entrapment remains largely unexplored. One obstacle is the generation of giant vesicles (GVs) large and rigid enough to contain potentially mobile micron-size organisms in a way that results in efficient cell encapsulation. To address this challenge we developed a modified version of the previously described gel-assisted swelling method, in which immobilized GVs are formed by hydrating a lipid film deposited on agar with a heated solution. We used solutions containing Magnetospirillum magneticum strain AMB-1 cells to test for bacterial entrapment. Systematically exploring POPC:DOPS:cholesterol ternary mixtures to vary the surface charge and rigidity of the GVs’ membrane allowed the determination of specific conditions leading to the efficient entrapment of these highly mobile cells. Lipid order measurements with the fluorescent membrane probe Laurdan show that entrapment is associated with a significant decrease in membrane rigidity between the swelling and entrapment steps. The high sensitivity of successful entrapment on DOPS concentration further suggests that membrane fluctuations play a major role in allowing the micron-size bacteria to push through the membrane and break in and out of the GVs.
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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 | 0,001 | 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 ».