Cell-cell communication via ligand-receptor signaling is a fundamental feature of complex organs. Despite this, the global landscape of intercellular signaling in mammalian liver has not been elucidated. Here we perform single-cell RNA sequencing on non-parenchymal cells isolated from healthy and NASH mouse livers. Secretome gene analysis revealed a highly connected network of intrahepatic signaling and disruption of vascular signaling in NASH. We uncovered the emergence of NASH-associated macrophages (NAMs), which are marked by high expression of triggering receptors expressed on myeloid cells 2 (Trem2), as a feature of mouse and human NASH that is linked to disease severity and highly responsive to pharmacological and dietary interventions. Finally, hepatic stellate cells (HSCs) serve as a hub of intrahepatic signaling via HSC-derived stellakines and their responsiveness to vasoactive hormones. These results provide unprecedented insights into the landscape of intercellular crosstalk and reprogramming of liver cells in health and disease.

This work measures the thermal conductivities along free-standing silicon layers doped with boron and phosphorus at concentrations ranging from 1×1017 to 3×1019 cm−3 at temperatures between 15 and 300 K. The impurity concentrations are measured using secondary ion mass spectroscopy (SIMS) and the thermal conductivity data are interpreted using phonon transport theory accounting for scattering on impurities, free electrons, and the layer boundaries. Phonon-boundary scattering in the 3-μm-thick layers reduces the thermal conductivity of the layers at low temperatures regardless of the level of impurity concentration. The present data suggest that unintentional impurities may have strongly reduced the conductivities reported previously for bulk samples, for which impurity concentrations were determined from the electrical resistivity rather than from SIMS data. This work illustrates the combined effects of phonon interactions with impurities, free electrons, and material interfaces, which can be particularly important in semiconductor devices.

Abstract Advanced in vitro tissue chip models can reduce and replace animal experimentation and may eventually support ‘on-chip’ clinical trials. To realize this potential, however, tissue chip platforms must be both mass-produced and reconfigurable to allow for customized design. To address these unmet needs, we introduce an extension of our µSiM ( micro device featuring a si licon-nitride m embrane) platform. The modular µSiM (m-µSiM) uses mass-produced components to enable rapid assembly and reconfiguration by laboratories without knowledge of microfabrication. We demonstrate the utility of the m-µSiM by establishing an hiPSC-derived blood-brain barrier (BBB) in bioengineering and non-engineering, brain barriers focused laboratories. We develop and validate in situ and sampling-based assays of small molecule diffusion as a measure of barrier function. BBB properties show excellent interlaboratory agreement and match expectations from literature, validating the m-µSiM as a platform for barrier models and demonstrating successful dissemination of components and protocols. We then demonstrate the ability to quickly reconfigure the m-µSiM for co-culture and immune cell transmigration studies through addition of accessories and/or quick exchange of components. Because the development of modified components and accessories is easily achieved, custom designs of the m-µSiM should be accessible to any laboratory desiring a barrier-style tissue chip platform.

Microbes can be engineered to synthesize a wide array of bioproducts, yet production phenotype evaluation remains a frequent bottleneck in the design-build-test cycle where strain development requires iterative rounds of library construction and testing. Here, we present Syntrophic Co-culture Amplification of Production phenotype (SnoCAP). Through a metabolic cross-feeding circuit, the production level of a target molecule is translated into highly distinguishable co-culture growth characteristics, which amplifies differences in production into highly distinguishable growth phenotypes. We demonstrate SnoCAP with the screening of Escherichia coli strains for production of two target molecules: 2-ketoisovalerate, a precursor of the drop-in biofuel isobutanol, and L-tryptophan. The dynamic range of the screening can be tuned by employing an inhibitory analog of the target molecule. Screening based on this framework requires compartmentalization of individual producers with the sensor strain. We explore three formats of implementation with increasing throughput capability: confinement in microtiter plates (102-104 assays/experiment), spatial separation on agar plates (104-105 assays/experiment), and encapsulation in microdroplets (105-107 assays/experiment). Using SnoCAP, we identified an efficient isobutanol production strain from a random mutagenesis library, reaching a final titer that is 5-fold higher than that of the parent strain. The framework can also be extended to screening for secondary metabolite production using a push-pull strategy. We expect that SnoCAP can be readily adapted to the screening of various microbial species, to improve production of a wide range of target molecules.Highlights

Abstract Serial measurement of a large panel of protein biomarkers near the bedside could provide a promising pathway to transform the critical care of acutely ill patients. However, attaining the combination of high sensitivity and multiplexity with a short assay turnaround poses a formidable technological challenge. Here, we developed a rapid, accurate, and highly multiplexed microfluidic digital immunoassay by incorporating machine learning-based autonomous image analysis. The assay achieved 14-plexed biomarker detection at concentrations < 10pg/mL with a sample volume < 10 μL, including all processes from sampling to analyzed data delivery within 30 min, while only requiring a 5-min assay incubation. The assay procedure applied both a spatial-spectral microfluidic encoding scheme and an image data analysis algorithm based on machine learning with a convolutional neural network (CNN) for pre-equilibrated single-molecule protein digital counting. This unique approach remarkably reduced errors facing the high-capacity multiplexing of digital immunoassay at low protein concentrations. Longitudinal data obtained for a panel of 14 serum cytokines in human patients receiving chimeric antigen receptor-T (CAR-T) cell therapy manifested the powerful biomarker profiling capability and great potential of the assay for its translation to near-real-time bedside immune status monitoring.

Device researchers have been actively developing novel diagnostic biosensors using metallic nanoparticle-based plasmonic immunoassays.[1] In these biosensing devices, photodetectors with high photoresponsivity and low internal noise levels are integrated to detect the marginal optical signals change induced by biomarker binding events (i.e., Antigen-antibody binding). Recently, atomically thin layers of molybdenum disulfide (MoS 2 ) have been integrated with plasmonic components to enable fast and sensitive colorimetric monitoring of disease-related biomarkers.[2] However, such biosensors are mostly operated in the ultraviolet/visible range, which needs a purification step to separate out a variety of unwanted biomaterials that absorb visible light and takes several hours of preparation steps. Thus, it would be amenable to develop biosensors for biomolecular detections or immunoassays in the whole blood (WB) analytes without any sample preparations.[3] To address the issues mentioned above, recent studies have demonstrated the engineered gold nanoparticles (AuNPs) that have localized surface plasmonic resonance (LSPR) shift around near-infrared (NIR) wavelength region. However, a high-sensitivity photodetector under NIR region is still required to detect marginal signal changes due to the target biomarker binding events. Meanwhile, the MoS 2 material has been reported to exhibits superior photo-response characteristics.[4] MoS 2 is a transition metal dichalcogenide material of which single- and multi-layer films exhibit an efficient electron-hole pair generation rate under photoexcitation and therefore high photo absorption as compared to silicon. Therefore, a systematical study on MoS 2 photoconductors to optimize the optoelectronic properties under near-infrared (NIR) (λ = 650 nm) operation can enable zero-preparation WB immunoassays combined with specially engineered AuNPs. In this work, we study the photo-response properties (i.e., Photoresponsivity spectrum) of in-plane MoS 2 photodetectors as the function of their geometric dimensions and fabrication conditions. Recent study shows that an annealing temperature after exfoliation can etch the upper layers of MoS2 flakes and clean stains on the device and therefore improve device performances (e.g., mobility). [5] This work enables the NIR operation capabilities of plasmonic colorimetric biosensing by introducing the optimized MoS 2 photodetector fabrication practice. This approach reduces assay preparation times and mitigate background interference even with WB analytes and thereby enable the WB point-of-care immunoassays. References [1] Zhou, W., Gao, X., Liu, D. and Chen, X., Chemical reviews, 115(19), pp.10575-10636. (2015). [2] Park, Y., Ryu, B., Deng, Q., Pan, B., Song, Y., Tian, Y., Alam, H.B., Li, Y., Liang, X. and Kurabayashi, K., Small, 16(1), p.1905611 (2020). [3] Wang, Y., Qian, W., Tan, Y. and Ding, S., 23(7), pp.1166-1170. (2008). [4] Britnell, L., Ribeiro, R. M., Eckmann, A., Jalil, R., Belle, B. D., Mishchenko, A., ... & Novoselov, K. S. Science, 340(6138), 1311-1314. (2013). [5] Islam, A., Lee, J. and Feng, P.X.L., Journal of Applied Physics, 123(2), p.025701. (2018). [6] Lu, X., Utama, M. I. B., Zhang, J., Zhao, Y., & Xiong, Q., Nanoscale, 5(19), 8904-8908. (2013).