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Enregistrement W1990179332 · doi:10.1073/pnas.1323633111

Assessing mucociliary transport of single particles in vivo shows variable speed and preference for the ventral trachea in newborn pigs

2014· article· en· W1990179332 sur OpenAlexaff
Mark J. Hoegger, Maged Awadalla, Eman Namati, Omar A. Itani, Anthony J. Fischer, Alexander J. Tucker, Ryan J. Adam, Geoffrey McLennan, Eric A. Hoffman, David A. Stoltz, Michael J. Welsh

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensAdvantage Forensics (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of General Medical SciencesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteGilead SciencesNational Institutes of HealthCystic Fibrosis FoundationHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésAirwayMucociliary clearanceCystic fibrosisMucusCiliumBiologyMotile ciliumIn vivoPrimary ciliary dyskinesiaNeuroscienceLungPathologyImmunologyMedicineCell biologyBronchiectasisGeneticsInternal medicineAnesthesiaEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mucociliary transport (MCT) is an innate defense mechanism that removes particulates, noxious material, and microorganisms from the lung. Several airway diseases exhibit abnormal MCT, including asthma, chronic bronchitis, and cystic fibrosis. However, it remains uncertain whether MCT abnormalities contribute to the genesis of disease or whether they are secondary manifestations that may fuel disease progression. Limitations of current MCT assays and of current animal models of human disease have hindered progress in addressing these questions. Therefore, we developed an in vivo assay of MCT, and here we describe its use in newborn wild-type pigs. We studied pigs because they share many physiological, biochemical, and anatomical features with humans and can model several human diseases. We used X-ray multidetector-row-computed tomography to track movement of individual particles in the large airways of newborn pigs. Multidetector-row-computed tomography imaging provided high spatial and temporal resolution and registration of particle position to airway anatomy. We discovered that cilia orientation directs particles to the ventral tracheal surface. We also observed substantial heterogeneity in the rate of individual particle movement, and we speculate that variations in mucus properties may be responsible. The increased granularity of MCT data provided by this assay may provide an opportunity to better understand host defense mechanisms and the pathogenesis of airway disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations70
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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