A comparison of collagen levels in aorto-renal and aorto-intercostal atherosclerotic lesions in the cholesterol-fed rabbit
Notice bibliographique
Résumé
Collagen is the most abundant protein found in mammals. Its primary role is to give strength to structures such as bone, tendon and arteries. Collagen develops in atherosclerotic lesions after infiltration of the intima by lipids and monocytes. The authors have developed a video-microdensitometry method to measure, precisely, the collagen mass fraction in sections of atherosclerotic lesion. Four rabbits were fed a declining low level cholesterol diet for 6 months. Lesions were produced primarily to the sides and downstream from branch junctions. Collagen levels were measured in the periorificial lesion of the left aorto-renal and 3rd aorto-intercostal branch sites. Each lesion was sampled in three locations: immediately lateral to both sides of the branch orifice, downstream from the orifice and at the edge of the lesion. The renal values for the downstream, lateral and edge sites were 16.8/spl plusmn/2.1 (SE)%, 16.7/spl plusmn/1.1%, and 17.0/spl plusmn/1.5% respectively, while the corresponding intercostal values were less for all sites, 12.58/spl plusmn/0.85%, 14.5/spl plusmn/1.3% and 10.67/spl plusmn/0.72%. The edge and downstream sites were significantly different between branches (p<0.05 by individual t-tests). The lateral measurements were not shown to be different (p=0.30). These results suggest that collagen is laid down in different amounts according to its position along the artery wall. Physical factors such as local stress/strain distributions may influence collagen production in atherosclerotic lesions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».