Computational analysis of integrated biosensing and shear flow in a microfluidic vascular model
Notice bibliographique
Résumé
Fluid flow and flow-induced shear stress are critical components of the vascular microenvironment commonly studied using microfluidic cell culture models. Microfluidic vascular models mimicking the physiological microenvironment also offer great potential for incorporating on-chip biomolecular detection. In spite of this potential, however, there are few examples of such functionality. Detection of biomolecules released by cells under flow-induced shear stress is a significant challenge due to severe sample dilution caused by the fluid flow used to generate the shear stress, frequently to the extent where the analyte is no longer detectable. In this work, we developed a computational model of a vascular microfluidic cell culture model that integrates physiological shear flow and on-chip monitoring of cell-secreted factors. Applicable to multilayer device configurations, the computational model was applied to a bilayer configuration, which has been used in numerous cell culture applications including vascular models. Guidelines were established that allow cells to be subjected to a wide range of physiological shear stress while ensuring optimal rapid transport of analyte to the biosensor surface and minimized biosensor response times. These guidelines therefore enable the development of microfluidic vascular models that integrate cell-secreted factor detection while addressing flow constraints imposed by physiological shear stress. Ultimately, this work will result in the addition of valuable functionality to microfluidic cell culture models that further fulfill their potential as labs-on-chips.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».