Transport Phenomena in Articular Cartilage Cryopreservation as Predicted by the Modified Triphasic Model and the Effect of Natural Inhomogeneities
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of the spatial and temporal distribution of cryoprotective agent (CPA) is necessary for the cryopreservation of articular cartilage. Cartilage dehydration and shrinkage, as well as the change in extracellular osmolality, may have a significant impact on chondrocyte survival during and after CPA loading, freezing, and thawing, and during CPA unloading. In the literature, Fick's law of diffusion is commonly used to predict the spatial distribution and overall concentration of the CPA in the cartilage matrix, and the shrinkage and stress-strain in the cartilage matrix during CPA loading are neglected. In this study, we used a previously described biomechanical model to predict the spatial and temporal distributions of CPA during loading. We measured the intrinsic inhomogeneities in initial water and fixed charge densities in the cartilage using magnetic resonance imaging and introduced them into the model as initial conditions. We then compared the prediction results with the results obtained using uniform initial conditions. The simulation results in this study demonstrate the presence of a significant mechanical strain in the matrix of the cartilage, within all layers, during CPA loading. The osmotic response of the chondrocytes to the cartilage dehydration during CPA loading was also simulated. The results reveal that a transient shrinking occurs to different levels, and the chondrocytes experience a significant decrease in volume, particularly in the middle and deep zones of articular cartilage, during CPA loading.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».