Computational Analysis of Coupled Blood-Wall Arterial LDL Transport
Notice bibliographique
Résumé
The transport of macromolecules, such as low density lipoproteins (LDLs), across the artery wall and their accumulation in the wall is a key step in atherogenesis. Our objective was to model fluid flow within both the lumen and wall of a constricted, axisymmetric tube simulating a stenosed artery, and to then use this flow pattern to study LDL mass transport from the blood to the artery wall. Coupled analysis of lumenal blood flow and transmural fluid flow was achieved through the solution of Brinkman's model, which is an extension of the Navier-Stokes equations for porous media. This coupled approach offers advantages over traditional analyses of this problem, which have used possibly unrealistic boundary conditions at the blood-wall interface; instead, we prescribe a more natural pressure boundary condition at the adventitial vasa vasorum, and allow variations in wall permeability due to the occurrence of plaque. Numerical complications due to the convection dominated mass transport process (low LDL diffusivity) are handled by the streamline upwind/Petrov-Galerkin (SUPG) finite element method. This new fluid-plus-porous-wall method was implemented for conditions typical of LDL transport in a stenosed artery with a 75 percent area reduction (Peclet number=2 x 10(8)). The results show an elevated LDL concentration at the downstream side of the stenosis. For the higher Darcian wall permeability thought to occur in regions containing atheromatous lesions, this leads to an increased transendothelial LDL flux downstream of the stenosis. Increased transmural filtration in such regions, when coupled with a concentration-dependent endothelial permeability to LDL, could be an important contributor to LDL infiltration into the arterial wall. Experimental work is needed to confirm these results.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».