8 research outputs found
Meeting at the Membrane â Confined Water at Cationic Lipids & Neuronal Growth on Fluid Lipid Bilayers: Meeting at the Membrane â Confined Water at Cationic Lipids &Neuronal Growth on Fluid Lipid Bilayers
Die Zellmembran dient der Zelle nicht nur als Ă€uĂere HĂŒlle, sondern ist auch an einer Vielzahl von lebenswichtigen Prozessen wie Signaltransduktion oder ZelladhĂ€sion beteiligt. Wasser als integraler Bestandteil von Zellen und der extrazellulĂ€ren Matrix hat sowohl einen groĂen Einfluss auf die Struktur von BiomolekĂŒlen, als auch selbst besondere Merkmale in eingschrĂ€nkter Geometrie. Im Rahmen dieser Arbeit wurden zwei Effekte an Modellmembranen untersucht: Erstens der Einfluss des Gegenions an kationischen Lipiden (DODAX, X = F, Cl, Br, I) auf die Eigenschaften des GrenzflĂ€chenwassers und zweitens das Vermögen durch ViskositĂ€tsĂ€nderungen das Wachstum von Nervenzellen anzuregen sowie die einzelnen Stadien der Bildung von neuronalen Netzwerken und deren Optimierung zu charakterisieren.
Lipidmultischichten und darin adsorbiertes GrenzflĂ€chenwasser wurden mittels Infrarotspektroskopie mit abgeschwĂ€chter Totalreflexion untersucht. Nach Charakterisierung von Phasenverhalten und WasserkapazitĂ€t der Lipide wurden die Eigenschaften des Wassers durch kontrollierte Hydratisierung bei einem Wassergehalt von einem WassermolekĂŒl pro Lipid verglichen. Durch die geringe WasserkapazitĂ€t können in diesem besonderen System direkte Wechselwirkungen zwischen Lipiden und Wasser aus der ersten Hydratationsschale beobachtet werden. Bemerkenswert strukturierte OH-Streckschwingungsbanden in AbhĂ€ngigkeit des Anions und niedrige IR-Ordnungsparameter zeigen, dass stark geordnete, in ihrer MobilitĂ€t eingeschrĂ€nkte WassermolekĂŒle an DODAX in verschiedenen Populationen mit unterschiedlich starken WasserstoffbrĂŒckenbindungen
existieren und sich vermutlich in kleinen Clustern anordnen.
Die zweite Fragestellung hatte zum Ziel, das Wachstum von Nervenzellen auf Membranen zu beleuchten. Auf der Ebene einzelner Zellen wurde untersucht, ob sich in Analogie zu den bisher verwendeten elastischen Substraten, die ViskositÀt von Membranen
als neuartiger physikalischer Stimulus dafĂŒr eignet, das mechanosensitive Verhalten von Neuronen zu modulieren. Das Wachstum der Neuronen wurde auf substrat- und
polymergestĂŒtzten Lipiddoppelschichten mittels Phasenkontrastmikroskopie beobachtet. Die Quantifizierung der NeuritenlĂ€ngen, -auswuchsgeschwindigkeiten und
-verzweigungen zeigten kaum signifikante Unterschiede. Diffusionsmessungen (FRAP) ergaben, dass entgegen der Erwartungen, die Substrate sehr Àhnliche FluiditÀten aufweisen.
Die Betrachtung der zeitlichen Entwicklung des kollektiven Neuronenwachstums, also der Bildung von komplexen Netzwerken, offenbarte robuste âKleine-Weltâ-Eigenschaften und darĂŒber hinaus unterschiedliche Stadien. Diese wurden durch graphentheoretische
Analyse beschrieben, um anhand typischer GröĂen wie dem Clusterkoeffizienten und der kĂŒrzesten PfadlĂ€nge zu zeigen, wie sich die Neuronen in einem frĂŒhen Stadium vernetzen, im Verlauf eine maximale KomplexitĂ€t erreichen und letztlich das Netzwerk durch effiziente Umstrukturierung hinsichtlich kurzer PfadlĂ€ngen
optimiert wird
Stages of neuronal network formation
Graph theoretical approaches have become a powerful tool for
investigating the architecture and dynamics of complex networks. The topology
of network graphs revealed small-world properties for very different real
systems among these neuronal networks. In this study, we observed the early
development of mouse retinal ganglion cell (RGC) networks in vitro using timelapse
video microscopy. By means of a time-resolved graph theoretical analysis
of the connectivity, shortest path length and the edge length, we were able to
discover the different stages during the network formation. Starting from single
cells, at the first stage neurons connected to each other ending up in a network
with maximum complexity. In the further course, we observed a simplification of
the network which manifested in a change of relevant network parameters such
as the minimization of the path length. Moreover, we found that RGC networks
self-organized as small-world networks at both stages; however, the optimization
occurred only in the second stage
Meeting at the Membrane â Confined Water at Cationic Lipids & Neuronal Growth on Fluid Lipid Bilayers: Meeting at the Membrane â Confined Water at Cationic Lipids &Neuronal Growth on Fluid Lipid Bilayers
Die Zellmembran dient der Zelle nicht nur als Ă€uĂere HĂŒlle, sondern ist auch an einer Vielzahl von lebenswichtigen Prozessen wie Signaltransduktion oder ZelladhĂ€sion beteiligt. Wasser als integraler Bestandteil von Zellen und der extrazellulĂ€ren Matrix hat sowohl einen groĂen Einfluss auf die Struktur von BiomolekĂŒlen, als auch selbst besondere Merkmale in eingschrĂ€nkter Geometrie. Im Rahmen dieser Arbeit wurden zwei Effekte an Modellmembranen untersucht: Erstens der Einfluss des Gegenions an kationischen Lipiden (DODAX, X = F, Cl, Br, I) auf die Eigenschaften des GrenzflĂ€chenwassers und zweitens das Vermögen durch ViskositĂ€tsĂ€nderungen das Wachstum von Nervenzellen anzuregen sowie die einzelnen Stadien der Bildung von neuronalen Netzwerken und deren Optimierung zu charakterisieren.
Lipidmultischichten und darin adsorbiertes GrenzflĂ€chenwasser wurden mittels Infrarotspektroskopie mit abgeschwĂ€chter Totalreflexion untersucht. Nach Charakterisierung von Phasenverhalten und WasserkapazitĂ€t der Lipide wurden die Eigenschaften des Wassers durch kontrollierte Hydratisierung bei einem Wassergehalt von einem WassermolekĂŒl pro Lipid verglichen. Durch die geringe WasserkapazitĂ€t können in diesem besonderen System direkte Wechselwirkungen zwischen Lipiden und Wasser aus der ersten Hydratationsschale beobachtet werden. Bemerkenswert strukturierte OH-Streckschwingungsbanden in AbhĂ€ngigkeit des Anions und niedrige IR-Ordnungsparameter zeigen, dass stark geordnete, in ihrer MobilitĂ€t eingeschrĂ€nkte WassermolekĂŒle an DODAX in verschiedenen Populationen mit unterschiedlich starken WasserstoffbrĂŒckenbindungen
existieren und sich vermutlich in kleinen Clustern anordnen.
Die zweite Fragestellung hatte zum Ziel, das Wachstum von Nervenzellen auf Membranen zu beleuchten. Auf der Ebene einzelner Zellen wurde untersucht, ob sich in Analogie zu den bisher verwendeten elastischen Substraten, die ViskositÀt von Membranen
als neuartiger physikalischer Stimulus dafĂŒr eignet, das mechanosensitive Verhalten von Neuronen zu modulieren. Das Wachstum der Neuronen wurde auf substrat- und
polymergestĂŒtzten Lipiddoppelschichten mittels Phasenkontrastmikroskopie beobachtet. Die Quantifizierung der NeuritenlĂ€ngen, -auswuchsgeschwindigkeiten und
-verzweigungen zeigten kaum signifikante Unterschiede. Diffusionsmessungen (FRAP) ergaben, dass entgegen der Erwartungen, die Substrate sehr Àhnliche FluiditÀten aufweisen.
Die Betrachtung der zeitlichen Entwicklung des kollektiven Neuronenwachstums, also der Bildung von komplexen Netzwerken, offenbarte robuste âKleine-Weltâ-Eigenschaften und darĂŒber hinaus unterschiedliche Stadien. Diese wurden durch graphentheoretische
Analyse beschrieben, um anhand typischer GröĂen wie dem Clusterkoeffizienten und der kĂŒrzesten PfadlĂ€nge zu zeigen, wie sich die Neuronen in einem frĂŒhen Stadium vernetzen, im Verlauf eine maximale KomplexitĂ€t erreichen und letztlich das Netzwerk durch effiziente Umstrukturierung hinsichtlich kurzer PfadlĂ€ngen
optimiert wird
Meeting at the Membrane â Confined Water at Cationic Lipids & Neuronal Growth on Fluid Lipid Bilayers: Meeting at the Membrane â Confined Water at Cationic Lipids &Neuronal Growth on Fluid Lipid Bilayers
Die Zellmembran dient der Zelle nicht nur als Ă€uĂere HĂŒlle, sondern ist auch an einer Vielzahl von lebenswichtigen Prozessen wie Signaltransduktion oder ZelladhĂ€sion beteiligt. Wasser als integraler Bestandteil von Zellen und der extrazellulĂ€ren Matrix hat sowohl einen groĂen Einfluss auf die Struktur von BiomolekĂŒlen, als auch selbst besondere Merkmale in eingschrĂ€nkter Geometrie. Im Rahmen dieser Arbeit wurden zwei Effekte an Modellmembranen untersucht: Erstens der Einfluss des Gegenions an kationischen Lipiden (DODAX, X = F, Cl, Br, I) auf die Eigenschaften des GrenzflĂ€chenwassers und zweitens das Vermögen durch ViskositĂ€tsĂ€nderungen das Wachstum von Nervenzellen anzuregen sowie die einzelnen Stadien der Bildung von neuronalen Netzwerken und deren Optimierung zu charakterisieren.
Lipidmultischichten und darin adsorbiertes GrenzflĂ€chenwasser wurden mittels Infrarotspektroskopie mit abgeschwĂ€chter Totalreflexion untersucht. Nach Charakterisierung von Phasenverhalten und WasserkapazitĂ€t der Lipide wurden die Eigenschaften des Wassers durch kontrollierte Hydratisierung bei einem Wassergehalt von einem WassermolekĂŒl pro Lipid verglichen. Durch die geringe WasserkapazitĂ€t können in diesem besonderen System direkte Wechselwirkungen zwischen Lipiden und Wasser aus der ersten Hydratationsschale beobachtet werden. Bemerkenswert strukturierte OH-Streckschwingungsbanden in AbhĂ€ngigkeit des Anions und niedrige IR-Ordnungsparameter zeigen, dass stark geordnete, in ihrer MobilitĂ€t eingeschrĂ€nkte WassermolekĂŒle an DODAX in verschiedenen Populationen mit unterschiedlich starken WasserstoffbrĂŒckenbindungen
existieren und sich vermutlich in kleinen Clustern anordnen.
Die zweite Fragestellung hatte zum Ziel, das Wachstum von Nervenzellen auf Membranen zu beleuchten. Auf der Ebene einzelner Zellen wurde untersucht, ob sich in Analogie zu den bisher verwendeten elastischen Substraten, die ViskositÀt von Membranen
als neuartiger physikalischer Stimulus dafĂŒr eignet, das mechanosensitive Verhalten von Neuronen zu modulieren. Das Wachstum der Neuronen wurde auf substrat- und
polymergestĂŒtzten Lipiddoppelschichten mittels Phasenkontrastmikroskopie beobachtet. Die Quantifizierung der NeuritenlĂ€ngen, -auswuchsgeschwindigkeiten und
-verzweigungen zeigten kaum signifikante Unterschiede. Diffusionsmessungen (FRAP) ergaben, dass entgegen der Erwartungen, die Substrate sehr Àhnliche FluiditÀten aufweisen.
Die Betrachtung der zeitlichen Entwicklung des kollektiven Neuronenwachstums, also der Bildung von komplexen Netzwerken, offenbarte robuste âKleine-Weltâ-Eigenschaften und darĂŒber hinaus unterschiedliche Stadien. Diese wurden durch graphentheoretische
Analyse beschrieben, um anhand typischer GröĂen wie dem Clusterkoeffizienten und der kĂŒrzesten PfadlĂ€nge zu zeigen, wie sich die Neuronen in einem frĂŒhen Stadium vernetzen, im Verlauf eine maximale KomplexitĂ€t erreichen und letztlich das Netzwerk durch effiziente Umstrukturierung hinsichtlich kurzer PfadlĂ€ngen
optimiert wird
Stages of neuronal network formation
Graph theoretical approaches have become a powerful tool for
investigating the architecture and dynamics of complex networks. The topology
of network graphs revealed small-world properties for very different real
systems among these neuronal networks. In this study, we observed the early
development of mouse retinal ganglion cell (RGC) networks in vitro using timelapse
video microscopy. By means of a time-resolved graph theoretical analysis
of the connectivity, shortest path length and the edge length, we were able to
discover the different stages during the network formation. Starting from single
cells, at the first stage neurons connected to each other ending up in a network
with maximum complexity. In the further course, we observed a simplification of
the network which manifested in a change of relevant network parameters such
as the minimization of the path length. Moreover, we found that RGC networks
self-organized as small-world networks at both stages; however, the optimization
occurred only in the second stage
Stages of neuronal network formation
Graph theoretical approaches have become a powerful tool for
investigating the architecture and dynamics of complex networks. The topology
of network graphs revealed small-world properties for very different real
systems among these neuronal networks. In this study, we observed the early
development of mouse retinal ganglion cell (RGC) networks in vitro using timelapse
video microscopy. By means of a time-resolved graph theoretical analysis
of the connectivity, shortest path length and the edge length, we were able to
discover the different stages during the network formation. Starting from single
cells, at the first stage neurons connected to each other ending up in a network
with maximum complexity. In the further course, we observed a simplification of
the network which manifested in a change of relevant network parameters such
as the minimization of the path length. Moreover, we found that RGC networks
self-organized as small-world networks at both stages; however, the optimization
occurred only in the second stage
Oriented Confined Water Induced by Cationic Lipids
We report on attenuated total reflection Fourier-transform
infrared
(ATR FTIR) spectroscopic measurements on oriented lipid multilayers
of <i>N</i>,<i>N</i>-dimethyl-<i>N</i>,<i>N</i>-dioctadecyl-ammonium halides (DODAX, X = F, Cl,
Br, I). The main goal of this study is the investigation of the structure
and spectroscopic properties of water absorbed to these model membranes.
Intensities of the water stretch absorptions were used to determine
the amount of bound water. At high water activity, DODAF membranes
bind âŒ11 water molecules/lipid while DODAC and DODAB adsorb
1â2 water/lipid and DODAI was hydrophobic. By adjustment of
DODAF hydration to âŒ2 water molecules, stretching absorptions
from water of the first hydration shell were accessible for the fluoride,
chloride, and bromide analogs. The polarized measurements demonstrate
highly confined and oriented water with infrared (IR) order parameters
ranging from 0.2 to â0.4. Resolved IR water band components
are attributed to different hydrogen-bonded populations. Complementary
molecular dynamics simulations of DODAB strongly support the existence
of differently hydrogen-bonded and oriented water within DODAB multilayers.
A combination of both techniques was used for an assignment of water
stretch band components to structures. The described cationic lipid
systems are a prototype for a bottom-up approach to understand the
IR spectroscopy of structured water at biological interfaces since
they permit a defined increase of hydrophilic waterâanionic
interactions leading to extended water networks at membranes