Microvascular geometry and differential permeability in the eye during inflammation revealed with dual channel multiphoton microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Microvascular permeability is a serious complication of systemic inflammation in critically ill patients; yet, no direct techniques exist to quantify this in vivo. To overcome this limitation, we investigated the use of multiphoton microscopy to evaluate fluorescent macromolecular gradients in the eye. Following the induction of systemic inflammation in a CD1 mouse, a bolus of high (250 KD FITC-dextran) and low (70 KD rhodamine-dextran) molecular weight fluorescent macromolecules was injected via the tail vein. The anesthetized mouse was positioned in such a way that different microvessels in the eye could be imaged directly using an upright microscope. The fluorophores were simultaneously excited at 840nm and a series of images including a spectral scan (480 to 680nm), an xt line scan (96 lines) and an x,y,z image stack were collected from the iris, cornea and limbal plexus at one hour intervals for four hours. A simple fluorescent gradient across the vessel wall was used as an index of microvascular permeability. In all microvessels, the LMW dye was more permeable. We found that the fluorescent gradient increased dramatically in the limbal plexus up to three hours then declined. This may indicate that circulating fluid pooled near the limbal plexus. Consistent with the thick walls and tight junctions of the iris microvessels, no significant fluorescent gradients were detected in this area. The cornea, containing a collagen filled stroma layer, was found to have both lateral and perpendicular fluorescent gradients. This work demonstrates that inflammation causes differential microvascular permeability in the mouse eye.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».