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Enregistrement W2295437637 · doi:10.1080/10255842.2015.1055734

Effects of shear rate and suspending viscosity on deformation and frequency of red blood cells tank-treading in shear flows

2015· article· en· W2295437637 sur OpenAlexafffund
Othmane Oulaid, Abdul-Khalik W. Saad, Pedro S. Aires, Junfeng Zhang

Notice bibliographique

RevueComputer Methods in Biomechanics & Biomedical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesNational University of SingaporeWestern Canada Research Grid
Mots-clésShear rateMechanicsShear (geology)Simple shearShear flowViscosityMaterials scienceDeformation (meteorology)PhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tank-treading rotation of red blood cells (RBCs) in shear flows has been studied extensively with experimental, analytical, and numerical methods. Even for this relatively simple system, complicated motion and deformation behaviors have been observed, and some of the underlying mechanisms are still not well understood. In this study, we attempt to advance our knowledge of the relationship among cell motion, deformation, and flow situations with a numerical model. Our simulation results agree well with experimental data, and confirm the experimental finding of the decrease in frequency/shear-rate ratio with shear rate and the increase of frequency with suspending viscosity. Moreover, based on the detailed information from our simulations, we are able to interpret the frequency dependency on shear rate and suspending viscosity using a simple two-fluid shear model. The information obtained in this study thus is useful for understanding experimental observations of RBCs in shear and other flow situations; the good agreement to experimental measurements also shows the potential usefulness of our model for providing reliable results for microscopic blood flows.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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