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Enregistrement W2088631628 · doi:10.1115/1.1583758

Computational modeling of cell sorting, tissue engulfment, and related phenomena: A review

2004· review· en· W2088631628 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics Reviews · 2004
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational modelComputer scienceMorphogenesisComplement (music)HomogeneousBiologyCognitive scienceComputational biologyArtificial intelligenceStatistical physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Embryonic cells have the remarkable ability to spontaneously reposition themselves with respect to other cells in an aggregate, an ability that is central to embryo morphogenesis, many disease processes, wound healing, and tissue engineering. In these rearrangements, cells of two or more histological types in a heterotypic aggregate can sort, mix or form checkerboard patterns and contacting fragments of different homogeneous tissues can spread over or engulf one another. In this article, the experimental literature on cell and tissue reorganization is summarized, the main sub-cellular structural components are identified and hypotheses about how these components interact to drive specific patterns of rearrangement are outlined. Making extensive use of tables, the article then maps out the interplay between experiments, theories, ultrastructural discoveries and computer models in the advancement of the field. The article summarizes the main computational approaches, including cell and sub-cellular lattices, body centric, boundary vertex and finite element models. The principle of operation, advantages and disadvantages of each approach is discussed, and the contributions of representative papers noted. Strong commonalities are found in the physical basis of the models and in the predictions they make. Computational models provide an important ongoing complement to experimental and theoretical studies. This review article cites 154 references.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle