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不对称覆盖 DNA 折纸附属物的磁珠的推进
特别适用于为模仿生物微型游泳者的微电机提供拍打和/或旋转驱动。开创性的例子是 Dreyfus 等人建造的游泳者，它由一串拴在红细胞上的磁珠组成。[25] 在这里，游泳以衍生方式诱导精子，即通过拍打一个支持弯曲波传播的柔性附属物。自这一突破以来，已经制造出几种其他受生物启发的磁性微型游泳者，包括由定制微磁体、软磁复合材料和众多结构制成的微型游泳者，其中磁性区域驱动非磁性鞭毛/附属物。[13,15,16,20,26–29] 人们越来越多地研究附属物结构对游泳表现的影响，表明无论是生物系统还是合成系统，游泳速度都会随其长度、弹性和划水频率而变化。 [15,26,28,30] 此外，已确定生物微游泳者的集体相互作用微妙地依赖于鞭毛 (附属物) 耦合动力学和鞭毛下长度尺度上产生的流动。 [30] 这些相互作用在自然界中被用来提高性能：例如，老鼠精子形成长序列以提高其速度。 [7,10,30–33] 尽管如此，对合成系统的附属物设计进行严格控制仍然很困难，当需要纳米级特征时更是如此。 在纳米尺度上实现这种控制的一种特别有前途的方法是 DNA 自组装，正如 Maier 等人所采用的，用于生成基于 DNA 瓦管束的合成鞭毛。 [26] 当连接到旋转的磁珠上时，这些束通过水动力学组装成几微米的螺旋状结构，以类似于细菌的方式驱动平移运动。尽管组装技术可以精确控制合成鞭毛的扭曲和硬度，但它们的长度容易发生寡聚化并且不受控制。在本文中，我们基于 Maier 等人的工作，使用另一种 DNA 自组装策略，即 DNA 折纸。在这里，一个由 8634 个核苷酸组成的单链 DNA 环通过单链 DNA 寡聚体的特定结合以预定方式折叠，以构建定制的、尺寸可控的纳米级附加物。[34–37] 我们提出了一种调节附加物在磁珠上的覆盖率的方法，使其均匀或对称性破缺。通过时间相关磁场摇动这些结构时，我们发现，虽然完全被 DNA 折纸覆盖的结构主要表现出布朗动力学，
磁珠不对称地覆盖的磁珠的推进
特别有用，可将跳动和/或旋转驱动对模仿生物学微晶状体的微动体。开创性的例子是Dreyfus等人建造的游泳者。由一连串的杂志珠束缚在红细胞上。[25]在这里，游泳是以衍生方式诱导的精子，也就是说，通过击败支持弯曲波传播的柔性附属物。自从这一突破以来，已经制造了其他几种生物启发的磁性微晶状体，包括由定制的微型磁铁，软磁复合材料和众多体系结构制成的，其中磁性区域会使非磁性鞭毛/附属物依赖。[13,15,16,20,26–29]越来越多地，正在研究附属物对游泳性能的作用，这表明游泳速度随生物学和合成系统的长度，弹性和中风频率而变化。[15,26,28,30]此外，已经确定，生物微晶状体的集体相互作用非常依赖于耦合的鞭毛（附录）动力学和流动在亚氟lagellum长度尺度上产生的动力学。[30]这些相互作用在本质上被利用以促进性能：例如，小鼠精子形成长列火车以提高其速度。[7,10,30–33]然而，对合成系统的附属物设计的严格控制仍然是征税，当需要纳米级特征时，更是如此。通过Maier等人采用的DNA自我组装是DNA的一种特别有希望的方法。基于DNA瓷砖管束生成合成的鞭毛。[26]将这些束式水力组装成旋转的磁珠时，将水力组装成类似几微米的开瓶器样式确认，以类似于细菌的方式驱动翻译运动。尽管组装技术允许对合成鞭毛的扭曲和刚度进行精美的控制，但它们的长度受到寡聚和不受控制的影响。在这种交流中，我们以Maier等人的工作为基础。使用替代DNA自组装策略DNA折纸。此处，通过单链核苷酸的单链DNA环通过单链DNA低聚物的特定结合以构建定位的纳米级附件，以预先确定的方式折叠。[34–37]我们提出了一种调节附属物覆盖磁珠上均匀或用断裂的对称性的方法。通过时间依赖的磁场摇动这些构建体，我们发现虽然结构完全覆盖了DNA折纸，但在很大程度上表现出了
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分析不同柑橘属的果皮结构。通过光学显微镜，SEM和μCT，用手动和自动分割
有助于更好地理解这种高度阻尼材料系统中的形式 - 结构 - 条件关系。首次使用了多种方法，使我们能够定量分析3D完整柑橘类果皮中细胞和血管bun的排列，这是成功仿生转移的先决条件。在宏观和显微镜水平上使用不同的成像技术（光学显微镜，SEM，M CT）检查果皮。因此，光和扫描电子显微镜（SEM）用于检查细胞组织和细胞排列。此外，小型计算断层扫描（M CT）用于可视化油腺的排列和血管束的方向。X射线计算的Tomo-Graphy扫描是一种以非或不足的方式呈现对象的3D可视化的方法。16,17也称为高分辨率X射线计算机断层扫描（HRXCT），因为它可以在亚微米水平（50 m m – 325 nm）下具有分辨率。16,17本研究中使用了一词微型层析成像或M CT。柑橘类物种之间存在的细胞间空间的不同强度已在及时消费的手动测量中确定。这是由于主要不均匀的生物组织以及细胞组织，液体和细胞间空间之间的弱对比度。手册，二维评估通常是主观的，并且很难再进行，但最重要的是很耗时。用于例如3维分析为18,22分类，Ilastik使用随机的森林分类器。22ct-scans软件morpho+使用流域算法，随后根据几乎分离的卷进行了颜色编码的分析。16,18还有多种其他用于二维和三维分割的软件工具，例如Fiji Weka，19 Survos，20或更快。21在这项研究中，细胞间空间不仅可以手动确定，还可以使用基于机器学习的图像分析软件Ilastik（开源项目）确定。ilastik是一个开源项目，允许用户在图像处理方面没有（很多）专业知识来执行细分和分类。23,24分类器从用户的输入中学习，该输入以类似于Microsoft Paint软件的接口进行训练。18，它提出了实时反馈和方便的接口。18个新标签用于交互作用地微调分类器。18,24一旦培训了分类器，就可以使用它来处理整个数据集。18此外，Ilastik允许使用流域算法将体积分割为较大的体素。