Notice bibliographique
Résumé
Angiogenesis is the process by which new blood vessels develop from existing vessels. Angiogenesis is important in a number of conditions such as embryogenesis, wound healing and cancer. It has been modelled phenomenologically at the macroscale, using the well-known '<em>snail-trail</em>' approach in which trailing endothelial cells follow the paths of other, leading endothelial cells. In this thesis, we systematically determine the collective behaviour of endothelial cells from their behaviour at the cell-level during corneal angiogenesis. We formulate an agent-based model, based on the snail-trail process, to describe the behaviour of individual cells. We incorporate cell motility through biased random walks, and include processes which produce (branching) and annihilate (anastomosis) cells to represent sprout and loop formation. We use the transition probabilities associated with the discrete model and a mean-field approximation to systematically derive a system of non-linear partial differential equations (PDEs) of population behaviour that impose physically realistic density restrictions, and are structurally different from existing snail-trail models. We use this framework to evaluate the validity of a classical snail-trail model and elucidate implicit assumptions. We then extend our framework to explicitly account for cell volume. This generates non-linear PDE models which vary in complexity depending on the extent of volume exclusion incorporated on the microscale. By comparing discrete and continuum models, we assess the extent to which continuum models, including the classical snail-trail model, account for single and multi-species exclusion processes. We also distinguish macroscale exclusion effects introduced by each cell species. Finally, we compare the predictive power of different continuum models. In summary, we develop a microscale to macroscale framework for angiogenesis based on the snail-trail process, which provides a systematic way of deriving population behaviour from individual cell behaviour and can be extended to account for more realistic and/or detailed cell interactions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».