Analysis of Normal and Infected Bio-Cell Using Dual Nanoprobe
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to analyze the yeast cell, liver cell and blood cell under both infected and healthy conditions by applying electrical signal through dual nanoprobe from source to cell. Knowledge of nanoprobe based bio-cell analysis can be used to differentiate infected cells from healthy ones, since their electrical behaviour is different. The voltage can be applied either inside the cytoplasm penetrating the cell wall, or at the outer surface of cell membrane. In this paper, the simulation has been carried out by applying voltage inside the cytoplasm using ABAQUS 6.10 CAE, powerful finite element software and the results obtained from simulation shows current flow healthy yeast and dead yeast cells are 1·9nA and 34pA respectively whereas the value of the current measured for the leukaemia affected blood cell is 21·2nA, being 2% less than the White Blood Cell (WBC). Since the conductivity of the cytoplasm of the healthy cell is theoretically higher than that of dead or infected cell, which is verified by simulation. The results from simulation show that the measured cell current from liver tumour cell is 2-7 times larger than healthy liver cell including membrane as it is supposed to be since the conductivity of cell including cell membrane is theoretically greater for dead or infected cell than healthy cell.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».