Effects of dielectrophoresis on thrombogenesis in human whole blood
Notice bibliographique
Résumé
Thrombogenesis (blood clot formation) is a major barrier to the development of biomedical devices that interface with blood. Although state‐of‐the‐art chemically and pharmacologically mediated clot mitigation strategies are effective, some limitations of such approaches include depletion of active agents, or adverse reactions in patients. Increased clotting protein adsorption and platelet adhesion, which occur when artificial surfaces are exposed to blood result in enhanced clot formation on artificial surfaces. It is hypothesized that repelling proteins and platelets using dielectrophoresis (DEP), a contact‐free particle manipulation technique, will reduce clot formation in biomedical devices. In this paper, the effect of DEP on thrombogenesis in human blood is investigated. Undiluted whole blood from human donors is pumped through microchannels at a physiological shear rate (400 s−1). Experiments are performed by applying 0 V, 0.5 Vrms, 2 Vrms, and 3 Vrms to electrodes in the channel. Clot formation is observed to decrease in experiments in which DEP electrodes are active (average of 6% coverage @ 0V reduced to 0.08% coverage @ 3 Vrms). Repulsion is more effective at higher voltages. DEP causes a quantifiable reduction in microscopic and macroscopic clot formation in PDMS microchannels.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».