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Enregistrement W2990044658 · doi:10.5772/intechopen.90131

Assessing the Vascular Deformability of Erythrocytes and Leukocytes: From Micropipettes to Microfluidics

2019· book-chapter· en· W2990044658 sur OpenAlexafffund
Mark D. Scott, Kerryn Matthews, Hongshen Ma

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaCentre for Blood Research, University of British ColumbiaMichael Smith Health Research BCUniversity of British ColumbiaGovernment of CanadaCanadian Blood ServicesAustralian Government
Mots-clésMicrofluidicsPipetteBiomedical engineeringBiophysicsCell biologyChemistryNanotechnologyMaterials scienceBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among the most crucial rheological characteristics of blood cells within the vasculature is their ability to undergo the shape change (i.e., deform). The significance of cellular deformability is readily apparent based solely on the disparate mean size of human erythrocytes (~8 μm) and leukocytes (10–25 μm) compared to the minimum luminal size of capillaries (4–5 μm) and splenic interendothelial clefts (0.5–1.0 μm) they must transit. Changes in the deformability of either cell will result in their premature mechanical clearance as well as an enhanced possibility of intravascular lysis. In this chapter, we will demonstrate how microfluidic devices can be used to examine the vascular deformability of erythrocytes and agranular leukocytes. Moreover, we will compare microfluidic assays with previous studies utilizing micropipettes, ektacytometry and micropore cell transit times. As will be discussed, microfluidics-based devices offer a low-cost, high throughput alternative to these previous, and now rather ancient, technologies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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