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Enregistrement W2088672874 · doi:10.1088/1478-3975/5/1/016007

Seeing tissue as a ‘phase of matter’: exploring statistical mechanics for the cell

2008· article· en· W2088672874 sur OpenAlexaff
Alexis Pietak, Stephen D. Waldman

Notice bibliographique

RevuePhysical Biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésContext (archaeology)Statistical mechanicsCollective behaviorTissue engineeringComputer scienceBiological systemStatistical physicsPhysicsBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of tissue engineering aims to produce living, biological constructs which possess the appropriate spatial ordering of cells and their extra cellular matrix products. The complexity of a single cell and its interactions in a large collective have made development of useful models to assist in tissue culture difficult, and consequentially most tissue culture endeavors are limited to trial and error approaches. Some cell types display a natural tendency to spontaneously self-assemble into large domains of parallel-oriented cells. In this work, we show that these cell culture systems can be studied in the context of continuous disorder-order phase transformations. We suggest that collective ordering of the cells is controlled by the amount of noise in the walk of the individual cells (directional persistence) because undifferentiated mesenchymal stem cells display a seven-times higher directional persistence than mature fibroblasts and have a 24-times larger final-oriented domain size, an observation that corresponds with collective ordering in self-propelled particle systems. The study of cell culture systems using analogies derived from statistical mechanics yields simple, practical models offering insight into how a long-range order can be obtained in tissue-engineered constructs, providing a new paradigm for managing operations with large collectives of living cells.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,284 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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