Name: finite element modelling of a cellular electric microenvironment
Uploaded: 2021-05-18T12:30:00
Duration: 8 min 23 s
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이 작품은 정량적 및 생물 물리학에서 4 년 웰컴 트러스트 박사 프로그램에 의해 지원되었다

저자는 공개 할 것이 없습니다.

제안된 프로토콜은 자연 및 인공 비계를 위한 균일한 모델링 솔루션을 제안하고 그러한 물질에 시드된 세포에 대한 EF의 효과를 검사할 때 섬유질 비계의 나노 구조를 고려할 필요성을 강조합니다. EF 강도에 대한 거친 근사치(전극 전극 간의 거리로 나눈 전극 전위차)가 100mV/mm의 필드 강도를 기대할 수 있지만, 시뮬레이션은 매트의 다른 영역에서 고정 된 필드 강도를 최대 30 % 더 높게 예측합니다(그림5). 이 결과는 세포 죽음이 너무 강한 EFs에 기인할 수 있기 때문에 ES 실험 디자인 및 데이터 해석에 주의해야 합니다. 전기 미세 환경을 노출하면 ES와 세포 개발 간의 직접적인 상관 관계가 가능합니다. 몇몇 연구는 사용된 비계33,43,59의상세한 형태 분석을 제시하지만, 재료와 EF의 구조, 전기적 특성 사이의 상호 작용을 조사하지 않는다. 이 프로토콜은 섬유 반경, 코팅 층 두께, 섬유 사이의 거리 및 부품 재료의 전기적 특성 과 같은 파라미터가 1.2 및 1.3 단계에서 전역 정의를 변경하여 각 실험에 따라 수정될 수 있기 때문에 이 링크를 활성화할 수 있다. 따라서 정적 및 동적 ES 체제모두에 대해 사용자 정의 된 3D 공간적으로 해결 된 충전 및 전류 밀도 예측을 할 수 있습니다.
스캐폴드 설계 최적화는 광범위한 파라미터 범위 탐색을 통해 RNC 및 RNCd 모델을 통해 타겟팅할 수 있으며 제안된 형태또는 일부를 확장할 수 있습니다. 또는, 다른 스캐폴드 구성은 배열 유형을 선형에서 3차원으로 변경하고 섹션 1.6.2에서 스캐폴드 형상을 조정하여 제안된 프로토콜로 조사할 수 있다. 그러나 비계 최적화는 객관적인 없이는 수행할 수 없습니다. 조직 공학 목적을 위해 주요 초점은 세포 운명이지만, 신뢰할 수있는 제어가 원하는 경우 주요 결정 요인이 무엇인지에 대한 명확한 그림은 필수적입니다. 전하 및 전류 밀도는 ECM과 같은 복잡한 스캐폴드의 다양한 성분 재료의 EF와 전기적 특성 간의 상호 작용을 보여주기 때문에 셀룰러 전기 마이크로 환경의 좋은 설명자입니다. 이 프로토콜은 나노섬유스 스캐폴드 형상을 부여한 메트릭에 대한 예측을 계산하는 방법을 보여 주며 EF와 섬유의 정렬 각도의 중요성을 강조합니다. 충전 및 전류 밀도의 예측은 세포 발달에 연결될 수 있고 따라서 발판 및 ES 정권은 특정 작업에 최적화될 수 있습니다.
흥미롭게도, 연구에 따르면 EF 노출은 외부 EF에 수직인 나노섬유를 가진 복합 필름의 강도가 두 배 이상 증가한 기계적 응력을 발생시키는 것으로 나타났습니다.병렬 정렬60을가진 필름에 비해. 보고된 기계적 응력은 거친 모델 시뮬레이션(RC, RNC, RNCd)(그림6)에의해 예측된 충전된 섬유 사이를 작용하는 쿨롬 힘의 결과일 수 있다. 이러한 시뮬레이션은 이 가설을 조사하는 데 유용할 수 있지만, 보고된 실험 결과는 정전용량 커플링이 있는 시스템에서 얻어졌으며 시뮬레이션은 직접 결합을 제시한다는 점에 유의해야 합니다. 
셀룰러 입력 신호를 추정하기 위해 프로토콜의 향후 사용 가능성에 대한 제한 요소는 매개 변수 불확실성입니다. 기하학적 불확실한 매개 변수는 섬유 코어 사이의 코팅 층 두께와 거리입니다. 첫 번째 값은 실험적으로 검증될 수 있는 대량 임피던스로 이어지는 값을 찾아 유추할 수 있습니다. 두 번째 는 고해상도 재료 스캔에서 추출할 수 있습니다. 재료의 물리적 특성을 설명하는 매개 변수도 불확실성의 영향을 받습니다. 그러나, 예시된 물질의 전기 전도도 및 유전체 상수는 실험 측정 정밀도(표2)보다훨씬 더 다르다. 따라서, 보고된 효력은 적당한 측정 오류에도 불구하고 유지될 것입니다.
결과는 모델 복잡성이 관련 정보를 숨길 수 있는 방법을 보여줍니다. 전도체(전극), 반도체(코팅), 유전체(섬유 코어) 및 전해질(주변 물질)에 관여하는 물질의 다른 특성을 고려하지 않기 때문에 프로토콜이 일어나는 물리적 현상의 단순화된 버전을 시뮬레이션한다는 것을 인정하는 것이 중요합니다. 이 문제는 인터페이스(예: Faradic 반응)에서 에너지 전송 지연과 전해질 내의 이온 전송 지연을 추가하여 향후 모델 확장에 대해 설명할 수 있습니다. 그러나 복잡성을 추가하는 것은 실험 검증에 의해 유도되어야하며, 관찰되는 대부분의 것을 재현하는 간단한 모델은 정보를 조금 더 추가하지만 많은 구성 매개 변수의 불확실성에 깊이 민감한 매우 정확한 모델보다 더 유용합니다.
조직 공학의 최종 목표는 생체 내 환경의 하나 또는 두 측면을 모방할 뿐만 아니라 모든 세포 발달 단서를 복제 및 제어하는 생물 반응기를 만드는것입니다(실리코 모델의 전자기 및 기계화 및 생체 반응기 성분 간의 열 전달 모델)가 결합되어야 합니다. 후속 모델링 단계에서, 오믹 가열, 전해질 유체 흐름, 전기 자극60 및 압전전기(62)에 반응하여 형태학적 비계 변형과 같은 상호 작용 간의 결합 현상도 추가될 수 있다. 그러나 각 모델이 실험적으로 검증된 후에만 병합해야 합니다. 이렇게 하면 세포 미세 환경에서 각 구성 요소의 영향과 자극을 최적화하는 방법을 더 잘 이해할 수 있습니다. 
제안된 모델이 실험적으로 검증되면 생물학적 세포의 모델과 결합될 수 있습니다 - 도 1. 전하 밀도 패턴 및 변조는 특정 이온 펌프의 활성에 비대칭적으로 영향을 미칠 수 있으며, 멤브레인접착(63)을 구동하는 단백질 섬유에 부착하여 마이그레이션, 증식 패턴 및형태발생(64)을안내할 수 있다. 그 가설을 탐구하는 것은 ES에 조직 및 세포 반응을 뒷받침하는 기계장치를 이해하는 데 앞으로 나아가는 방법입니다.

ES는 생물학적 세포와 조직을 제어하는 것을 목표로 EF를 사용하는 것입니다. 그 메커니즘은 생체 분자 내부와 주변이 외부로 생성된 전압 그라데이션에 노출될 때 세포로 변환되는 물리적 자극을 기반으로 합니다. 충전된 입자는 쿨롬의 법칙이 적용되는 조직화된 모션에 종사하여 충전되지 않은 입자에 드래그 힘을 생성합니다. 생성된 유체 흐름 및 전하 분포는 세포가 미세 환경 조건의 변화에 적응하려고 시도할 때 접착, 수축, 마이그레이션, 방향, 분화 및 증식1과 같은 세포 활동 및 기능을 변화시킵니다.
EF는 제어 가능하고 비침습적이며 비약학적이며 필수 세포 행동에 효과적인 영향을 미치는 것으로 나타났기 때문에 ES는 조직 공학 및 재생 의학에 중요한 도구입니다. 신경2,골격3,심장 근육4,뼈5 및 피부6 개발을 성공적으로 안내하는 데 사용되었습니다. 더욱이, 이온토포레시스7을향상시켜, 종래의 약리학적 치료에 대한 대안적 또는 보완적 치료법으로 사용된다. 통증 관리의 효율성은 여전히 더 높은 품질의 임상시험이8, 9,10을기다리고있기 때문에 논의되고 있습니다. 그럼에도 불구하고 부작용은 보고되지 않았으며 환자 복지11,12,13,14,15를개선할 가능성이 있다.
임상 시험만이 절차의 효능에 대한 확실한 판정을 내릴 수 있지만, 시험관내 및 실리코 모델은 광범위한 실험 조건에 대한 강력한 제어를 제공하기 때문에 예측 가능한 ES 치료의 설계를 알려야 합니다. ES의 임상적 용도는 뼈 재생16,17,고음근육18,19,축축암 재생 수술 후20,21,통증 완화22,상처 치유23,24,25 및 이온토포레틱 약물 전달26이다. 가능한 모든 표적 응용 프로그램에 ES 장치가 널리 도입되기 위해 임상 시험은 효율적인 치료를 위한 더 강력한 증거를 아직 확립하지 못했습니다. 생체 내 동물과 인간 연구에서 모두 지속적으로 긍정적 인 결과를보고 도메인에서도, 그들 중 하나를 선택하는 방법에 대한 너무 작은 지침과 함께보고 된 방법의 큰 숫자는 ES 장치에 투자임상의를 억제27. 이를 극복하기 위해, 표적 조직은 더 이상 블랙박스(생체 내 실험의 한계)로 취급될 수 없지만 다중 서브시스템(도1)의복잡한 시너지 효과로 볼 수 있어야 한다.
다수의ES 실험은28년,29년,30,31,32,33,34년동안 시험관내에서 수행되었다. 이들 중 대부분은 전기장 크기의 대략적인 근사치인 전극 사이의 전압 강하를 통해 서만 특징이다. 그러나 전기장 자체는 세포가 아닌 충전된 입자에만 영향을 미칩니다. 또한, 여러 물질이 장치와 셀 사이에 끼어있는 경우 거친 근사치가 유지되지 않을 수 있습니다.
입력 신호의 더 나은 특성화는 자극이 셀로 변환되는 방법에 대한 명확한 보기가 필요합니다. ES를 전달하는 주요 방법은 직접, 정전 용량 및 유도 커플링35,36입니다. 각 방법에 대한 장치는 전극 유형(로드, 평면 또는 권선) 및 표적 조직(접촉 또는 분리)에 비해 배치(접촉 또는분리)(35)와차이가 있다. 더 긴 치료를 위해 생체 내에서 사용되는 장치는 착용할 수 있어야 하므로 전극과 대부분의 경우 에너지원이 상처 드레싱이나 전기 활성 패치로 피부에 이식되거나 부착됩니다. 생성된 전압 그라데이션은 처리 영역에서 충전된 입자를 변위시킵니다.
세포 부근에서 생성된 충전된 입자 흐름에 영향을 미치기 때문에 스캐폴드 구조는 ES 프로토콜 설계에서 가장 중요합니다. 플랫폼 재료, 합성 기술, 전압 그라데이션 변화에 대한 구조 또는 방향이 다른 경우 다른 전하 전송 구성이 발생합니다. 생체 내에서, 충전된 입자의 가용성 및 이동은 세포뿐만 아니라 콜라겐 네트워크 및 지지 ECM을 구성하는 간질 유체에 의해영향을 미칩니다. 엔지니어링 된 스캐폴드는 시험관1,35에서자연 세포 미세 환경을 더 잘 재현하는 데 점점 더 사용됩니다. 동시에 ECM은 복잡한 천연 비계입니다.
인공 비계는 금속을 기반으로 하며, 폴리머및 탄소를 전도하며, 전기화학적 성능과 장기적인안정성(36)과의생체 적합성 균형에 중점을 두고 설계되었습니다. 한 가지 다재다능한 스캐폴드 유형은 제어 가능한 나노 스케일 지형을 제공하는 전기 균 섬유 매트입니다. 이것은 ECM을 닮도록 설계될 수 있으므로 광범위한조직(37)의재생을 돕는 유사한 기계적 단서를 제공합니다. ES에 큰 영향을 미치기 위해서는 매트가 어느 정도 전도성이어야 합니다. 그러나, 전도성 중합체는 전기스핀과 절연 캐리어와 혼합하기 어렵고 결과섬유(38)의전도도를 제한한다. 한 가지 해결책은 유전체 섬유 의 표면에 전도성 단조량을 중합하여 최종제품(38)의기계적 강도와 전기적 특성을 잘 생성한다. 예를 들어 반도체 전도성 PEDOT-PSS(39)를가진 실크 전기스펀 섬유를 코팅하는 예가 있다. 기계및 전자기 큐의 조합은 뉴라이트 성장40,41,42를크게 가속화한다. Neurites는 스캐폴드 섬유 정렬을 따르고, 수직14보다섬유에 대한 EF 병렬에 노출된 후 더 길게 한다. 유사하게, EF에 섬유성 비계의 정렬은 또한 근생성숙을 촉진한다 33.
ECM은 주로 섬유 형성단백질(44)으로구성되어 있으며, 그 콜라겐 타입 중 나는 연골(콜라겐 형 II가 풍부함)을 제외한 모든 동물 조직의 주요 성분이다( 콜라겐 타입 II가 풍부)(44) 트로포콜라겐(TC),폴리펩타이드 가닥의 삼중 헬릭 형태는 콜라겐피브릴(45)의구조적 모티프이다. 콜라겐 피브릴의 전송 전자 현미경 검사법과 원자력 현미경 이미지는 TC 갭의 일반 배열로 호지 & 페트루스카 모델(47)에 의해 설명 된 D 주기적인 줄무늬46을 표시하고45를 겹칩니다. 힘줄은 비 콜라주 유혈성 프로테오글리칸 매트릭스(48,49)에의해 차폐 정렬 콜라주 유혈 매트릭스로 구성된다. 데코린은 콜라겐 피브릴의 갭 영역을 결합하고 글리코아미노글리칸(GAG) 사이드체인(49)을통해 다른 SLRP와 연결할 수 있는 작은 류신이 풍부한 프로테오글리칸(SLRP)이다. 힘줄에 대한 연구는 수분 공급 수준이51증가함에따라 수화50,51,전하 운송 메커니즘이 프로토닉에서 이온으로 변할 때 전기적 특성이 크게 변화하는 것으로 나타났습니다. 이것은 콜라겐 타입 I fibril를 따라 전기 전도가 다른 전기 전도및 유전체 상수를 갖는 간격 및 중첩 영역과 함께 데코린 물 코트에 의해 활성화 될 수 있음을 시사한다.
인공 비계에 의한 ECM의 동일한 레크리에이션은 불가능하므로, 생체 내와 생체 내 사이의 시너지 효과를 생성하는 지식은 트랜스럴 트 결과에 의해 활성화된 막다른 끝에 있는 것으로 보인다. 실리코 모델링에서는 둘 사이의 번역을 다시 활성화할 뿐만 아니라 ES와 관련된 알려지지 않은 프로세스를 특성화하는 데 중요한 이점을 추가합니다. 생체 내 관측과 생체 내 관측을 비교하면 표적 조직과 나머지 유기체 사이의 결합 강도에 대한 정보를 가져올 수 있지만 현재의 지식 한계를 발견하지는 못합니다. 알 수 없는 현재 지식과 무슨 일이 일어나는지에 따라 일어날 것으로 예상되는 것의 차이를 관찰하여 노출될 수 있습니다. 수학 모델링을 기반으로 하는 실리코 실험에서는 프로세스를 알려진 및 알려지지 않은 하위 프로세스로 분할할 수 있습니다. 이러한 방식으로, 모델에서 설명되지 않은 현상은 실리코 예측에서 시험관 내 및 생체 내 실험과 비교될 때 빛을 발하게 된다.
세포와 조직이 전기장에 의해 영향을받는 방법의 기본 메커니즘에 관한 가설을 형성하고 테스트하는 것은 별도로 테스트해야 하는 많은 수의 매개변수(52)에 의해 방해된다. 대표적인 실험 조건을 정의하려면, ES 프로세스는 하위프로세스(그림 1)에서분할되어야 하며 세포 거동에 영향을 미치는 지배적인 입력 신호를 식별해야 한다. 세포에 ES의 근본적인 물리적 효과를 나타내는 모델은 EF와 셀을 결합하는 도메인을 설명합니다 - 충전된입자(53)의. 세포에 외부 입자의 동작은 마이크로 환경에 따라 다르며 셀과 별도로 조사 할 수 있습니다. 셀에 대한 지배적인 입력 신호는 셀 응답에서 가장 큰 정도의 가변성을 유발하는 ES 장치 출력의 하위 집합입니다. 모든 지배적인 셀 입력 신호에서 변형을 생성할 수 있는 전체 실험 파라미터의 가장 작은 하위 집합을 사용하여 매개 변수 공간 치수 및 테스트 사례 수를 줄일 수 있다.
생물학적 ES 표적 모델의 입력은 ES가 세포에 미치는 물리적 효과를 설명하는 데 유용한 ES 장치에 의해 생성된 출력 신호의 하위 집합이어야 한다. 직접 결합을 가진 간단한 생물 반응기는 전해질 전기 화학 세포와 동일한 구조를 갖는다. 이들 모델은 기본(용액 저항을 고려), 보조(또한 faradic 반응에 대한 회계) 또는 고등(이온 확산을 고려) 전류 밀도 분포를 보여줍니다. 복잡성이 계산 비용으로 변환하므로 가장 간단한 모델은 매개 변수 공간 탐색에 가장 적합합니다. 재료 특성에 의해 동기를 부여 섬유 복합체의 시뮬레이션54 복잡한 마이크로 아키텍처의 결과로 대량 재료 특성에 초점을, 따라서 EF 노출의 로컬 효과를 설명 할 수 없습니다. ES에 의해 동기를 부여실리코 모델에 존재하는, 생물학적 샘플에 초점을 맞추고, 균일한 배지에 침지된 단일세포(55,56,57)또는 균질성 세포외공간(58)을가진 복합 조직일 수 있다. 전하 및 전류밀도(도 2)는ES 장치 모델과 생물학적 샘플 간의 인터페이스 신호또는 ES 장치의 상이한 구성요소 간에 작동할 수 있다. 제안된 FEM 기반 프로토콜은 도 2에 설명된 방정식을 사용하며 스캐폴드 종속 파라미터가 직접 결합 설정에 의해 생성된 EF와 는 별개로 이러한 두 신호를 조절하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 연구하는 데 사용되었습니다. 결과 ES가 대상 세포에 미치는 영향을 조사할 때 스캐폴드 또는 ECM 전기 적 특성을 고려해야 한다는 스트레스가 있습니다.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Comsol multiphysics 5.2 AC/DC module</td>
			<td>COMSOL</td>
			<td>-</td>
			<td>FEM modelling software</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

finite element modelling of a cellular electric microenvironment

임상 연구에 따르면 전기 자극(ES)은 다양한 조직의 치유 및 재생을 위한 잠재적 치료법이 될 수 있습니다. 따라서 전기장에 노출될 때 세포 반응의 메커니즘을 이해하면 임상 응용 프로그램의 최적화를 유도할 수 있습니다. 시험관 내 실험은 이를 발견하는 것을 목표로하며 윤리적이고 효과적으로 평가할 수 있는 광범위한 입력 및 출력 범위의 이점을 제공합니다. 그러나, 체외 실험의 발전은 임상 환경에서 직접 재현하기 어렵다. 주로, 시험관내에서 사용되는 ES 장치는 환자 사용에 적합한 것과 크게 다르기 때문에, 전극에서 표적 세포로의 경로는 상이하다. 따라서 생체 내 결과를 생체 내 절차로 변환하는 것은 간단하지 않습니다. 우리는 셀룰러 마이크로 환경의 구조와 물리적 특성이 실제 실험 테스트 조건에서 결정적인 역할을한다는 것을 강조하고 전하 분포측정을 사용하여 시험관내와 생체 내 사이의 격차를 해소할 수 있음을 시사합니다. 이를 고려하여 실리코 유한 요소 모델링(FEM)에서 세포 미세 환경과 전기장(EF) 노출에 의해 생성된 변화를 설명하는 방법을 보여줍니다. EF가 기하학적 구조와 결합하여 전하 분포를 결정하는 방법을 강조합니다. 그런 다음 시간 종속 입력이 충전 이동에 미치는 영향을 보여 드립니다. 마지막으로, 우리는 두 가지 사례 연구를 사용하여 실리코 모델 방법론의 새로운 관련성을 보여줍니다: (i) 체외 섬유성 폴리 (3,4-에틸렌디옥시티오페네) 폴리 (styrenesulfonate) (PEDOT-PSS) 비계 매트릭스 (ECM)에서 생체 콜라겐.

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Finite Element Modelling of a Cellular Electric Microenvironment

이 백서는 전기장(EF)에 노출된 섬유성 전도성 물질의 유한 원소 모델을 구축하기 위한 전략을 제시한다. 모델은 이러한 재료에서 시드된 세포가 스캐폴드의 구성 재료 특성, 구조 또는 방향을 변경하는 영향을 수신하고 평가하는 전기 입력을 추정하는 데 사용할 수 있습니다.

셀룰러 전기 미세 환경의 유한 요소 모델링

Clinical studies show electrical stimulation (ES) to be a potential therapy for the healing and regeneration of various tissues. Understanding the ...

이 방법은 세포외 매트릭스와 같은 섬유 스캐폴드에 앉은 세포의 전기 미세 환경을 예측하는 데 도움이 됩니다. insilico 모델링에서 발생하는 두 가지 주요 장점이 있습니다. 실험 조건의 예측은 3D이며, 최적화는 매개 변수 변경의 용이성에 의해 활성화됩니다.전기 자극은 다중 조직의 재생을 돕습니다. 유사한 insilico 모델의 이 모델은 자극 매개 변수를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 시작하려면 COMSOL 소프트웨어를 열고 빈 모델을 선택합니다.모델 빌더에서 전역 정의를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 매개 변수를 선택하고 텍스트 원고의 표에 따라 매개 변수를 추가합니다. 하나씩 추가하거나 텍스트 파일에서 로드할 수 있습니다. 전역 정의의 모델 빌더에서 마우스 오른쪽 단추로 재질을 클릭하고 빈 재질을 선택하여 재질을 추가합니다.재료 특성을 추가하려면 새로 추가된 재질의 설정으로 이동한 다음 재료 특성을 확장하고 기본 특성에서 전기 전도도를 선택합니다. 플러스 기호를 눌러 속성을 추가합니다. 상대적 허용성을 위해 이 프로세스를 반복합니다.텍스트 원고에서 표 2에 따라 현재 재질 속성을 채웁니다. 다음으로 홈 탭에서 구성 요소를 추가하고 3D를 선택하여 모델 빌더에 새 구성 요소 노드를 추가합니다. 다시, 지오메트리를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭, 삽입 시퀀스를 왼쪽 클릭.그런 다음 전체 모델을 두 번 클릭하고 적절한 시퀀스를 선택합니다. 모델 빌더의 현재 구성 요소 노드에서 재료를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 재질 링크를 선택합니다. 이 순서로 각 구성 요소에 대한 재료를 연결, 주변 물질, 코트와 코어.주변 물질에 대한 설정 탭에서 선택 목록을 확장하여 미디어 선택을 선택합니다. 링크 설정을 확장하고 드롭다운 목록에서 문화 미디어와 같은 적절한 자료를 선택합니다. 문화권 미디어 블록 내의 도메인을 보려면 그래픽 탭의 투명도 단추를 활성화합니다.다른 재질 링크를 동일한 방식으로 구성합니다. 모델 빌더에서 왼쪽 클릭 전류 구성 요소를 클릭하고 물리학을 추가한 다음 AC/DC 모듈을 확장하여 전류 모듈을 선택하고 구성 요소에 추가를 클릭합니다. 경계 조건을 정의하려면 그래픽 탭에서 XY 뷰를 선택합니다.모델 빌더로 다시 이동하여 전류 노드를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 접지를 선택합니다. 다음으로 경계 선택에 대한 선택 스위치를 활성 상태로 유지합니다. XZ 평면과 평행한 가장 높은 주변 물질 면을 클릭하고 경계 선택 상자에 경계 5를 추가합니다.모델 빌더에서 전류 노드를 마우스 오른쪽 으로 클릭하고 터미널을 선택합니다. 경계 선택을 활성 상태로 유지하면 XZ 평면과 평행하게 가장 낮은 주변 물질 면을 클릭하고 경계 선택 상자에 경계도 추가합니다. 그런 다음 단말 선택을 확장하여 단말 유형 드롭다운 목록에서 전압을 선택하고 전압에 대한 V 0을 채웁니다.모델 빌더의 전역 정의에서 매개 변수를 클릭하고 매개 변수 를 시뮬레이션에 원하는 섬유 방향 각도로 변경합니다. 모델 빌더의 각 구성 요소에 대한 구성 요소 노드를 확장한 다음 오른쪽에서 형상을 클릭하고 빌드를 모두 선택합니다. 모델 빌더에서 모델 루트 노드를 왼쪽 단추로 클릭하고 스터디 추가 탭을 엽니다.고정 된 스터디를 선택하고 마우스 오른쪽 클릭 추가 스터디를 클릭합니다. 새로 추가된 연구에서 1단계를 왼쪽 단추로 클릭하고, 스터디 확장을 확장하고, 적응형 메시 구체화 상자를 확인하고, 계산을 클릭하여 세련된 메시를 얻습니다. 모델 빌더에서 모델 루트 노드를 왼쪽 단추로 클릭하고 스터디 추가 탭을 열고 고정 된 스터디를 선택하고 오른쪽 클릭으로 스터디를 추가합니다.새로 추가된 스터디에서 1단계를 왼쪽 클릭하고, 메시 선택을 확장하고 적응 형 메시 개선 연구에서 생성된 메시를 선택합니다. 계산 버튼을 마우스 오른쪽 으로 클릭하여 진행합니다. 모델 빌더의 결과 노드를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 설정을 편집하기 위해 3D 플롯 그룹을 선택합니다.레이블을 사용하여 밀도를 충전하고 드롭다운 목록에서 데이터 집합을 확장하여 파라메트릭 스터디 데이터 집합을 선택합니다. 그런 다음 색상 범례에서 표시 범례에 대한 상자를 확인하고 최대 값과 최소 값을 표시합니다. 결과 노드에서 다시 충전된 밀도를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하여 볼륨을 선택하고 설정 탭을 편집합니다.데이터 탭을 확장한 다음 상위에서 선택하고 EC를 채웁니다. 표현식 상자에 RHOQ. 범위 탭에서 수동 색상 범위 상자를 확인하고 최소 및 최대값을 각각 마이너스 0.3 및 0.3으로 설정합니다. 색칠과 스타일을 확장하고 색칠표를 색테이블과 색상 테이블로 설정하여 웨이브합니다.색상 범례 상자와 대칭 색상 범위를 확인합니다. 볼륨 및 모델 빌더를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 필터를 선택합니다. 설정 탭으로 이동하여 포함을 위한 논리적 표현식을 채웁니다.플롯 버튼을 왼쪽 단추를 클릭하여 그래픽 창에서 결과를 시각화합니다. 이 분석에서는 시뮬레이션 결과에 영향을 주는 5가지 기하학적 복잡성 단계가 표시됩니다. 너무 거친 메시는 관련 정보를 숨길 수 있습니다.적응형 메시 세련미를 사용하여 정확한 결과를 위해 필요한 대로 작은 요소가 있는 메시를 얻습니다. 섬유매트 모델에 대한 다양한 수준의 복잡성에서, 전기장의 강도는 잠재적인 그라데이션에 대하여 섬유의 정렬에 의해 영향을 받았다. 또한, 전기 전위 그라데이션에 기울어진 섬유 정렬은 주변 세포 배양 매체의 공간 충전 밀도에 영향을 미칩니다.스캐폴드 섬유 지향 연구에서, 연구 상태 RNC 모델 예측은 섬유가 전기장에 평행하거나 수직일 때 설명되었다. 전하 밀도 및 전류 밀도는 전기장에 비해 스캐폴드 섬유 정렬에 의해 영향을 받았다. 이 프로토콜은 섬유 스캐폴드 세그먼트 주위의 전하 밀도에 대한 매개 변수 변경의 영향을 조사하는 데 사용할 수 있습니다.데이터 또는 재료 특성과 같은 모델 매개 변수를 변경하면 결과 충전 밀도 범위가 크게 변경될 수 있음을 기억하는 것이 중요합니다. 최상의 시각화를 위해서는 충전된 밀도의 최대 가변성을 관찰할 수 있도록 범위를 최적화해야 합니다.

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This study offers a combined experimental and finite element (FE) simulation approach for examining the mechanical behavior of soft biomaterials (e.g. ...

An Experimental and Finite Element Protocol to Investigate the Transport of Neutral and Charged Solutes across Articular Cartilage

실험적 및 유한 요소 의정서는 관절 연골에서 중립 및 충전 용질의 운송을 조사하기 위해

Osteoarthritis (OA) is a debilitating disease that is associated with degeneration of articular cartilage and subchondral bone. Degeneration of articular ...

Improved 3D Hydrogel Cultures of Primary Glial Cells for In Vitro Modelling of Neuroinflammation

Improved 3D Hydrogel Cultures of Primary Glial Cells for In Vitro Modelling of Neuroinflammation

생체 외에서 Neuroinflammation의 모델링에 대 한 기본 Glial 세포의 3 차원 하이드로 겔 문화 개선

In the central nervous system, numerous acute injuries and neurodegenerative disorders, as well as implanted devices or biomaterials engineered to enhance ...

Creating a Structurally Realistic Finite Element Geometric Model of a Cardiomyocyte to Study the Role of Cellular Architecture in Cardiomyocyte Systems Biology

Cardiomyocyte 시스템 생물학에서 세포 아키텍처의 역할을 연구 하기 Cardiomyocyte의 구조적으로 현실적인 유한 요소 형상 모델 생성

With the advent of three-dimensional (3D) imaging technologies such as electron tomography, serial-block-face scanning electron microscopy and confocal ...

Fabrication of a Multiplexed Artificial Cellular MicroEnvironment Array

멀티플렉스 인공 세포 MicroEnvironment 배열의 제작

Cellular microenvironments consist of a variety of cues, such as growth factors, extracellular matrices, and intercellular interactions. These cues are ...

Calorespirometry: A Powerful, Noninvasive Approach to Investigate Cellular Energy Metabolism

Calorespirometry:에 대 한 강력 하 고, 비 침 투 적인 접근 세포 에너지 대사를 조사

Many cell lines used in basic biological and biomedical research maintain energy homeostasis through a combination of both aerobic and anaerobic ...

Autofluorescence Imaging to Evaluate Cellular Metabolism

세포 대사를 평가하기 위한 자가형광 이미징

Cellular metabolism is the process by which cells generate energy, and many diseases, including cancer, are characterized by abnormal metabolism. Reduced ...