MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388629059 · doi:10.1103/physreve.108.054405

Effect of substrate heterogeneity and topology on epithelial tissue growth dynamics

2023· article· en· W4388629059 sur OpenAlexafffund
Mahmood Mazarei, Jan Åström, Jan Westerholm, Mikko Karttunen

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAcademy of Finland
Mots-clésScalingExponentMaterials scienceTopology (electrical circuits)Surface finishDynamic scalingKinetic energyKineticsExtracellular matrixSubstrate (aquarium)Chemical physicsPhysicsGeometryChemistryMathematicsClassical mechanicsBiologyCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tissue growth kinetics and interface dynamics depend on the properties of the tissue environment and cell-cell interactions. In cellular environments, substrate heterogeneity and geometry arise from a variety factors, such as the structure of the extracellular matrix and nutrient concentration. We used the CellSim3D model, a kinetic cell division simulator, to investigate the growth kinetics and interface roughness dynamics of epithelial tissue growth on heterogeneous substrates with varying topologies. The results show that the presence of quenched disorder has a clear effect on the colony morphology and the roughness scaling of the interface in the moving interface regime. In a medium with quenched disorder, the tissue interface has a smaller interface roughness exponent, α, and a larger growth exponent, β. The scaling exponents also depend on the topology of the substrate and cannot be categorized by well-known universality classes.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,313

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical review. EMême sujetCellular Mechanics and InteractionsTravaux en français237 207