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Enregistrement W1144268744 · doi:10.1371/journal.pone.0135536

Measurement of Local Partial Pressure of Oxygen in the Brain Tissue under Normoxia and Epilepsy with Phosphorescence Lifetime Microscopy

2015· article· en· W1144268744 sur OpenAlexafffund
Cong Zhang, Samuel Bélanger, Philippe Pouliot, Frédéric Lesage

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensMontreal Heart InstitutePolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilCanadian Institutes of Health ResearchRéseau en Bio-Imagerie du Quebec
Mots-clésPhosphorescencePartial pressureOxygenMicroscopyEpilepsyMaterials scienceConfocal microscopyOxygen pressureNuclear magnetic resonanceConfocalBiomedical engineeringChemistryOpticsNeuroscienceMedicineBiologyPathologyFluorescencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work a method for measuring brain oxygen partial pressure with confocal phosphorescence lifetime microscopy system is reported. When used in conjunction with a dendritic phosphorescent probe, Oxyphor G4, this system enabled minimally invasive measurements of oxygen partial pressure (pO2) in cerebral tissue with high spatial and temporal resolution during 4-AP induced epileptic seizures. Investigating epileptic events, we characterized the spatio-temporal distribution of the "initial dip" in pO2 near the probe injection site and along nearby arterioles. Our results reveal a correlation between the percent change in the pO2 signal during the "initial dip" and the duration of seizure-like activity, which can help localize the epileptic focus and predict the length of seizure.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,279

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations32
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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