<i>In vivo</i> assessments of mucus dynamics in the rat lung using a Gd‐Cy5.5‐bilabeled contrast agent for magnetic resonance and optical imaging
Notice bibliographique
Résumé
Dysfunctions in mucociliary clearance are associated with the accelerated loss of lung function in several respiratory diseases. Approaches enabling the in vivo visualization of mucus dynamics in rodents at high resolution and sensitivity would be beneficial for experimental lung research. We describe the synthesis and characterization of two bilabeled amino dextran-based probes binding specifically to mucin. Labeling of secreted mucus and of mucin in goblet cells in the lungs of lipopolysaccharide-challenged rats has been demonstrated in vivo with near-infrared fluorescence and MRI and confirmed by histology. The effects of uridine triphosphate were then studied in lipopolysaccharide-challenged rats by simultaneously administering the imaging probe and the compound. The data suggest that uridine triphosphate increased the mucociliary clearance, but at the same time induced a release of mucin from goblet cells, thus not contributing to the overall reduction of mucus in the lung. The approach outlined here enables one to derive information on mucus clearance, as well as secretion. Such a global view on mucus dynamics may prove invaluable when testing new pharmacological agents aimed at improving mucociliary clearance.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».