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Enregistrement W2098181147 · doi:10.1109/tnb.2006.880822

Effect of Pore Size on the Calculated Pressure at Biological Cells Pore Wall

2006· article· en· W2098181147 sur OpenAlexaff
Ayman El‐Hag, Zhong Zheng, S.A. Boggs, Shesha Jayaram

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on NanoBioscience · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectric fieldPore water pressureDipoleMaterials scienceSaturation (graph theory)Electric potentialField (mathematics)MechanicsCondensed matter physicsVoltageChemistryPhysicsGeotechnical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A transient nonlinear finite-element program has been used to calculate the electric field distribution as a function of time for a spherical cell with a pore in a conducting medium during application of a subnanosecond rise time "step" wave, including the effects of dipolar saturation in the water-based cytoplasm and cell medium. The time-dependent pressure on the pore wall has been computed as a function of time as the system polarizes from the change of the energy in the electric field to the left (inside the pore) and to the right (inside the membrane) of the pore wall. The computations suggest that dipolar saturation, while significant, has little effect on the time-dependent electric field distribution but a substantial effect on the field-induced pore wall pressure. Also, the effect of pore size on both the computed electric field and field-induced pressure was studied. As the pore size increases, a collapse in both the electric field and field-induced pressure has been noticed. This suggests that as the pore size increases, the driving force for further opening the pore is not electrical.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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