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Enregistrement W4387545047 · doi:10.1039/d3lc00103b

Controlling bead and cell mobility in a recirculating hanging-drop network

2023· article· en· W4387545047 sur OpenAlexfundno aff
Nassim Rousset, Martina de Geus, Vittoria Chimisso, Alicia J. Kaestli, Andreas Hierlemann, Christian Lohasz

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnosuisse - Schweizerische Agentur für InnovationsförderungFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesBranco Weiss Fellowship – Society in Science
Mots-clésBeadDrop (telecommunication)Materials scienceChemistryNanotechnologyEngineeringMechanical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, beads or cells). Experiments with both beads and cells in cell culture medium initially resulted in particle stagnation, which was suggestive of a pseudo-no-slip boundary condition at the ALI. Transmission electron microscopy and dynamic light scattering measurements of the ALI suggested that aggregation of submicron-scale cell-culture-medium components is the cause of the pseudo-no-slip boundary condition. We used the finite element method to study the forces on particles at the ALI and to optimize HDN design (drop aperture) and operation (drop height) parameters. Based on this analysis, we report a phase diagram delineating the conditions for free flow or stagnation of particles at the ALI of hanging drops. Using our experimental setup with 3.5 mm drop apertures, we conducted particle flow experiments while actuating drop heights. We confirmed the ability to control the flow or stagnation of particles by actuating the height of hanging drops: a drop height over 300 μm led to particle stagnation and a drop height under 300 μm allowed for particle flow. This particle-flow control, combined with the ease of integrating scaffold-free organ models (microtissues or organoids) in HDNs, constitutes the basis for an experimental setup enabling the control of the residence time of single cells around 3D organ models.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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