项目名称: 基于超亲-超疏水特性模板的具有仿生纳微结构的图案化细胞生长基底

项目编号: No.51203108

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 有机高分子材料学科

项目作者: 王卉

作者单位: 苏州大学

项目金额: 25万元

中文摘要: 细胞图案化技术为细胞生物学研究提供了一个有力的技术平台,如何利用细胞生存基底有效引导和控制细胞黏附行为是细胞图案化的一个关键问题。本项目拟利用超亲/超疏水微模板技术、高分子微球自组装技术、电化学沉积技术和蛋白质生物材料制备技术,构筑具有仿生纳微结构和表面特殊差异的一系列蛋白质微图案、无机陶瓷微图案和无机/有机复合微图案,研究细胞与微图案化生物材料基底的相互作用。研究的主要内容为:研究细胞对微图案化生物材料表面图案尺寸、形状、纳微结构、浸润性等理化性质的识别过程,探索微图案化生物材料基底有效引导和控制细胞黏附行为的关键因素,揭示材料表面理化性质与细胞黏附行为的内在关联。本项目旨在发展一种简单快速、可控性强的生物材料图案化技术,实现图案化细胞生长基底的有效构筑以及对细胞黏附机理的探索,为该技术应用于体外组织重建和细胞生物传感器等领域奠定基础。

中文关键词: 微图案化;超亲超疏水;纳微结构;细胞黏附;

英文摘要: Cell micropatterning technologies supply a powerful technologic platform for cell biology, it is a key point to lead and control effecctively the cell adhesion through cell culture substrate in the field of cell micropatterning. Based on superhydrophilic/superhydrophobic micropatterns technique,polymer microspheres self-assembly,electrochemical deposition technique and the fabrication methods of protein biomaterials, protein micropatterns, bioceramic micropatterns and inorganic/organic composite micropatterns with unique biomimetic nano-microstructure are constctured, study on the interactions between the cell and micropattered biomaterials.The main research contents of this program are: study on the recognization process of cells to the sizes, shapes, nano-microstructures and wettabilities of the micropatterned biomaterials, investigating the key factors of the micropatterned biomaterials substrates to lead cell adhesion effctively, revealing the interrelation between the surface physicochemical properties of materials and the cell adhesion behavior. In this study, we will develop a simple and controlable micropatterning technology of biomaterials, construct successfully the micropatterned cell culture substrate, investigate the mechanism of cell adhesion. This technique will lay the foundation for in vitro ti

英文关键词: Micropatterning;Superhydrophilic/superhydrophobic;Nano-micro structure;Cell adhesion;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

Nat. Mach. Intell. | 分子表征的几何深度学习
专知会员服务
25+阅读 · 2021年12月26日
【AAAI2022】用于视觉常识推理的场景图增强图像-文本学习
专知会员服务
50+阅读 · 2021年12月20日
基于深度神经网络的图像缺损修复方法综述
专知会员服务
26+阅读 · 2021年12月18日
《深度学习中神经注意力模型》综述论文
专知会员服务
114+阅读 · 2021年12月15日
专知会员服务
43+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年12月8日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
122+阅读 · 2020年12月7日
靶向蛋白质降解的蛋白-蛋白相互作用预测
GenomicAI
4+阅读 · 2022年3月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
SkiQL: A Unified Schema Query Language
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
RIS-Assisted Cooperative NOMA with SWIPT
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
14+阅读 · 2020年10月26日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
Nat. Mach. Intell. | 分子表征的几何深度学习
专知会员服务
25+阅读 · 2021年12月26日
【AAAI2022】用于视觉常识推理的场景图增强图像-文本学习
专知会员服务
50+阅读 · 2021年12月20日
基于深度神经网络的图像缺损修复方法综述
专知会员服务
26+阅读 · 2021年12月18日
《深度学习中神经注意力模型》综述论文
专知会员服务
114+阅读 · 2021年12月15日
专知会员服务
43+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年12月8日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
122+阅读 · 2020年12月7日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员