Freezing of Living Cells and Organs: A great challenge for thermal science and technology
Notice bibliographique
Résumé
Low temperature has been utilized to keep living cells and organs dormant but potential alive (i.e. cryopreservation) for tremendous scientific and biomedical applications, including biobanking, cellular/gene therapy, tissue engineering, regenerative medicine, stem-cell/organ transplantation, artificial organs, new drug development, and conservation of endangered species. However, there is a critical contradiction between the purpose of cryopreservation and the experimental findings that the living cells can be killed by the cryopreservation process itself. Contrary to popular belief, the challenge to cells during the cryopreservation is not their ability to endure storage at cryogenic temperatures (below -180 ); rather it is "the lethality" of heat-mass transfer process coupled with phase transitions within an intermediate zone of low temperature (-15 to -130 ) that a cell must traverse twice, once during cooling and once during warming. The central theme of this presentation is to report the speaker's research work on: (1) fundamental mechanisms of cryoinjury and cryoprotection, (2) micro-heatmass transfer and its great impact on cell survival during the cryopreservation processes; and (3) development of optimal and novel technology for the cryopreservation to prevent the cryoinjury and to ensure the survival of living cells and organs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».