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Enregistrement W2161765142 · doi:10.1142/s0218202512500480

CONVERGENCE OF A CANCER INVASION MODEL TO A LOGISTIC CHEMOTAXIS MODEL

2012· article· en· W2161765142 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

RevueMathematical Models and Methods in Applied Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Biology Tumor Growth
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemotaxisConvergence (economics)AttractorLogistic functionChaoticApplied mathematicsDimension (graph theory)BiologyMathematicsComputer scienceMathematical analysisPure mathematicsStatisticsArtificial intelligenceGeneticsReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A characteristic feature of tumor invasion is the destruction of the healthy tissue surrounding it. Open space is generated, which invasive tumor cells can move into. One such mechanism is the urokinase plasminogen system (uPS), which is found in many processes of tissue reorganization. Lolas, Chaplain and collaborators have developed a series of mathematical models for the uPS and tumor invasion. These models are based upon degradation of the extracellular material through plasmid plus chemotaxis and haptotaxis. In this paper we consider the uPS invasion models in one-space dimension and we identify a condition under which this cancer invasion model converges to a chemotaxis model with logistic growth. This condition assumes that the density of the extracellular material is not too large. Our result shows that the complicated spatio-temporal patterns, which were observed by Lolas and Chaplain et al. are organized by the chaotic attractor of the logistic chemotaxis system. Our methods are based on energy estimates, where, for convergence, we needed to find lower estimates in L γ for 0 < γ < 1. This is a new method for these types of PDE.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,320
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,163 · 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