Single Input Multi Output Model of Molecular Communication via Diffusion With Spheroidal Receivers
Notice bibliographique
Résumé
Spheroids are aggregates of cells that can mimic the cellular organization often found in tissues. Spheroids can be created from various cell types, including cancer cells, stem cells, and primary cells, and they serve as valuable tools in biological research. Although there are initial results on how a molecular signal can propagate between a pair of spheroids, practical experiments typically use clusters of spheroids and there isn’t a good understanding of how neighboring spheroids impact the spatiotemporal dynamics of local molecule propagation. This paper simulates a series of scenarios to gain intuition about propagation in such multi-spheroid systems for applications such as transport and drug delivery. The spheroids are modeled as porous media with a corresponding effective diffusion coefficient. System variations are considered with a higher spheroid porosity (i.e., with a higher effective diffusion coefficient) and molecule uptake by the spheroid cells (approximated as a first-order degradation reaction while molecules diffuse within the spheroid). Results show that a local crowd of spheroids will eventually slow overall propagation, such that molecules stay in the vicinity of the transmitter for longer. The results demonstrate that a single-spheroid receiver model is insufficient to accurately model propagation under these conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».