Predictive Thermodynamics for Isochoric (Constant-Volume) Cryopreservation Systems
Notice bibliographique
Résumé
Cryopreservation is the preservation and storage of biomaterials using low temperatures. There are several approaches to cryopreservation, and these often include the use of cryoprotectants, which are solutes used to lower the freezing point of water. Isochoric (constant-volume) cryopreservation is a form of cryopreservation that has been gaining interest over the past 18 years. This method utilizes the anomalous nature of water in that it expands as it freezes. The expansion of ice on freezing is used to induce a pressure in the system that limits ice growth. In this work, we use Gibbsian thermodynamics, the Elliott et al. multisolute osmotic virial equation, the Feistel and Wagner correlation for ice Ih, and the Grenke and Elliott correlation for the thermodynamic properties of liquid water at low temperatures and high pressures to predict how the pressure, volume fraction of ice, and solute concentration in the unfrozen fraction change as the solution is cooled isochorically. We then verified our model by predicting experimental results for saline solutions and ternary aqueous solutions containing NaCl and organic compounds commonly used as cryoprotectants: glycerol, ethylene glycol, propylene glycol, and dimethyl sulfoxide. We found that our model accurately predicts experimental data that were collected for cryoprotectant concentrations as high as 5 M, and temperatures as low as -25 °C. Since we have shown that our liquid water correlation, on which this work was based, makes accurate predictions to -70 °C, as long as the pressure is not higher than 400 MPa, we anticipate that the prediction methods presented in this work will be accurate down to -70 °C. In this work we also modeled how sealing the isochoric chamber at room temperature versus at the nucleation temperature impacts isochoric freezing. The prediction methods developed in this work can be used in the future design of isochoric cryopreservation experiments and protocols.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».