Numerical Simulation of Separation of Circulating Tumor Cells from Blood Stream in Deterministic Lateral Displacement (DLD) Microfluidic Channel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deterministic Lateral Displacement (DLD) microfluidic devices provide a reliable label-free separation method for detection of circulating tumor cells (CTCs) in blood samples based on their biophysical properties. In this paper, we proposed an effective design of the DLD microfluidic device for the CTC separation in the blood stream. A typical DLD array is designed and numerical simulations are performed to separate the CTC and leukocyte (white blood cells) in different fluid flow conditions. Fluid-Solid Interaction method is used to investigate the behaviour of these deformable cells in fluid flow. In this study, the effects of critical parameters affecting cell separation in the DLD microfluidic devices (e.g.flow condition, cell deformability, and stress) have been investigated. The obtained results show that unlike leukocytes, the CTC’s motion is independent of the flow condition and is laterally displaced even in higher Reynolds number. Larger cells (CTCs) cannot intercept the low-velocity fluid near the wall of the posts; thus, they move faster and become separated from leukocytes. To reduce the cellular stress during separation process, which causes increase of cell viability and more effective design of microfluidic device, the results obtained here may be used as a significant design parameter for the DLD fabrication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».