Study of flow behaviors on single-cell manipulation and shear stress reduction in microfluidic chips using computational fluid dynamics simulations
Notice bibliographique
Résumé
Various single-cell retention structures (SCRSs) were reported for analysis of single cells within microfluidic devices. Undesirable flow behaviors within micro-environments not only influence single-cell manipulation and retention significantly but also lead to cell damage, biochemical heterogeneity among different individual cells (e.g., different cell signaling pathways induced by shear stress). However, the fundamentals in flow behaviors for single-cell manipulation and shear stress reduction, especially comparison of these behaviors in different microstructures, were not fully investigated in previous reports. Herein, flow distribution and induced shear stress in two different single-cell retention structures (SCRS I and SCRS II) were investigated in detail to study their effects on single-cell trapping using computational fluid dynamics (CFD) methods. The results were successfully verified by experimental results. Comparison between these two SCRS shows that the wasp-waisted configuration of SCRS II has a better performance in trapping and manipulating long cylinder-shaped cardiac myocytes and provides a safer "harbor" for fragile cells to prevent cell damage due to the shear stress induced from strong flows. The simulation results have not only explained flow phenomena observed in experiments but also predict new flow phenomena, providing guidelines for new chip design and optimization, and a better understanding of the cell micro-environment and fundamentals of microfluidic flows in single-cell manipulation and analysis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».