Human erythrocyte ghosts: Exploring the origins of multiexponential water diffusion in a model biological tissue with magnetic resonance
Notice bibliographique
Résumé
A tissue model composed of erythrocyte ghosts was developed to study the effects of compartmentation on the MR signal acquired from biological tissues. This simple and flexible model offers control over the biophysical parameters that contribute to multicomponent signals arising from cellular systems. Cell density, size, intra- and extracellular composition, and membrane permeability can be independently altered. The effects of cell density and cell size on water diffusion properties were assessed. The data demonstrate non-monoexponential water diffusion in ghost cell suspensions of 17-67% cell density. Data were analysed with the widely employed two-compartment (biexponential) model, and with a two-compartment model that accounted for exchange between compartments. Water exchange between the intra- and extracellular compartments appeared to be significant over the range of diffusion times studied (7-35 ms). The biexponential fit to the ghost data appeared to be underparameterised as the ADCs and relative fractions of the fast and slow components were dependent on the experimental acquisition parameters, specifically the diffusion time. However, both analysis methods proved effective at tracking changes in the ghost model when it was perturbed. This was demonstrated with cell density variation, cell swelling and shrinkage experiments, and reduction of membrane water permeability using a water channel blocker (pCMBS). We anticipate that this model system could be used to investigate compartmental diffusion effects to simulate a range of pathologies, especially ischemic stroke.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».