Cellular deformation characterization of human breast cancer cells under hydrodynamic forces
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how cells sense mechanical forces, and how respond biologically to themis an interesting and quickly-progressing area. Cells within their microenvironment are subjected tovarious physical forces such as mechanical loads and shear stress. Cells respond and adjust to theseforces by mechanotransduction mechanism in which deformation and mechanical forces are convertedinto biomechanical signals. To quantify mechanotransduction responses and to correctly interpretthe behavior of cell under in vitro stimulation, magnitude and distribution of the stresses on the cellmembrane should be characterized. In this study, a 2D Finite Element Model is introduced to simulatethe deformation of individual benign (MCF10A) and malignant (MCF7) human breast cancer cellsunder hydrodynamic forces. A fluid-structure interaction method is implemented to model fluid flowand the adherent single cells inside a microchannel to study the nature of mechanical forces (viscousand pressure) and to determine their contribution to the deformation of cells. Due to the differentmechanical properties, cells respond differently to the forces exerted by the fluid flow. It was foundthat the maximum stress and strain take place at the interface of the adherent cell and channel wall. Also, under the same boundary conditions, nucleolus and cytoplasm of an individual malignant cellundergo more deformation comparing a single benign cell. Furthermore, it was observed that both two cell lines experience much more stress when their attached area to the substrate is reduced.
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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 ».