SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:research.chalmers.se:9fdbf113-dad6-4c73-80a1-3b1db820534f"
 

Sökning: id:"swepub:oai:research.chalmers.se:9fdbf113-dad6-4c73-80a1-3b1db820534f" > Multiple computatio...

Multiple computational modeling approaches for prediction of wound healing dynamics following pharmacologic intervention

Rikard, S. M. (författare)
Almquist, Joachim, 1980 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Lundahl, A. (författare)
visa fler...
Hansson, K. M. (författare)
Fritsche-Danielson, R. (författare)
Chien, K. R. (författare)
Pierce, S. M. (författare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2017
2017
Engelska.
Ingår i: Biomedical Engineering Society (BMES) annual meeting, Phoenix, AZ, USA, 11-14 October 2017.
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Diabetic wounds are known to have a delayed course of wound healing. We have recently demonstrated that injection of a synthetic modified RNA (modRNA) that enhances VEGF-A protein expression accelerates healing of full-thickness cutaneous wounds in db/db diabetic mice. Here, we compare two different computational modeling approaches to explore how the dosing amount and time course affect the rate of wound healing. We show that a partial differential equation (PDE) model is appropriate for questions concerning spatial resolution of healing throughout the wound, while a nonlinear mixed effect model (NLME) is more appropriate for capturing population level variations in healing rate when dealing with a sparse data set. Both models display sensitivity to varying dosing amount and timing.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Beräkningsmatematik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Computational Mathematics (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Biologi -- Bioinformatik och systembiologi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Biological Sciences -- Bioinformatics and Systems Biology (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

kon (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy