Mechanism of Cell Transport in a Microchannel With Binding Between Cell Surface and Immobilized Biomolecules
Notice bibliographique
Résumé
Recent trends in micro and nano fabrication techniques have opened a new era for microfluidic based immunosensing devices. In immunosensing microfluidic device, the buffer solution transports the different biomolecules and cells. The interaction between the cell and surface of the microchannel takes place during this transport. In the present study, the effect of interaction between the cell and the immobilized biomolecule on the cell transport is analyzed theoretically. A single cell transport is studied with the interaction between the cell surface and the microchannel wall. The type of immobilized biomolecule on the surface and the surface properties of the cell decide the interaction force between cell and biomolecule. In the present analysis, the interaction force between the cell and modified microchannel is considered as a bond force between ligand and receptor. The bond force is equated as an additional rolling friction to investigate the effect of bond force on the cell transport behavior. The coefficient of rolling friction is determined through non-dimensional analysis. The non-dimensional governing equation is solved to investigate the effect of different operation parameters on cell velocity. The cell velocity experiences a resistance while attaining the maximum velocity. This resistance depends on different operating parameters and forces acting on the cell. It is observed that, higher cell density delays the attainment of maximum cell velocity. It is also observed that, the value of maximum cell velocity is function of Reynolds number and bond length. Finally, it is demonstrated that, the bond density and contact area have no effect on the cell velocity behavior beyond the maximum bond density.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».