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Enregistrement W4408860659 · doi:10.1109/tmbmc.2025.3552991

Anisotropic Diffusion Model of Communication in 2D Biofilm

2025· article· en· W4408860659 sur OpenAlexaff
Yanahan Paramalingam, Hamidreza Arjmandi, Tara L. Schiller, Adam Noel

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Molecular Biological and Multi-Scale Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Communication and Nanonetworks
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésBiofilmAnisotropyDiffusionMaterials scienceStatistical physicsPhysicsOpticsGeologyThermodynamicsBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A biofilm is a microbial city. It consists of bacteria embedded in an extracellular polymeric substance (EPS) that functions as a protective barrier. Quorum sensing (QS) is a method of bacterial communication, where autoinducers (AIs) propagate via diffusion through the EPS and water channels within the biofilm. This diffusion process is anisotropic due to varying densities between the EPS and water channels. This study introduces a 2D anisotropic diffusion model for molecular communication (MC) within biofilms, analyzing information propagation between a point-to-point transmitter (TX) and receiver (RX) in bounded space. The channel impulse response is derived using Green’s function for concentration (GFC) and is validated with particle-based simulation (PBS). The outcomes reveal similar results for both isotropic and anisotropic diffusion when the TX is centrally located due to symmetry. However, anisotropic conditions lead to greater diffusion peaks when the TX is positioned off-center. Additionally, the propagation of AIs is inversely proportional to both overall biofilm size and diffusion coefficient values. It is hypothesized that anisotropic diffusion supports faster responses to hostile environmental changes because signals can propagate faster from the edge of the biofilm to the center.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,674

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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