MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020617821 · doi:10.1088/0957-4484/22/42/425101

Quantum dots trace lymphatic drainage from the mouse eye

2011· article· en· W2020617821 sur OpenAlexafffund
Alex Tam, Neeru Gupta, Zhexue Zhang, Yeni H. Yücel

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesGlaucoma Research Society of Canada
Mots-clésLymphatic systemQuantum dotGlaucomaLymphatic vesselIn vivoBlindnessHuman eyePathologyMaterials scienceMedicineOphthalmologyBiomedical engineeringBiologyOptometryOpticsPhysicsNanotechnologyInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glaucoma is a leading cause of blindness in the world, often associated with elevated eye pressure. Currently, all glaucoma treatments aim to lower eye pressure by improving fluid exit from the eye. We recently reported the presence of lymphatics in the human eye. The lymphatic circulation is known to drain fluid from organ tissues and, as such, lymphatics may also play a role in draining fluid from the eye. We investigated whether lymphatic drainage from the eye is present in mice by visualizing the trajectory of quantum dots once injected into the eye. Whole-body hyperspectral fluorescence imaging was performed in 17 live mice. In vivo imaging was conducted prior to injection, and 5, 20, 40 and 70 min, and 2, 6 and 24 h after injection. A quantum dot signal was observed in the left neck region at 6 h after tracer injection into the eye. Examination of immunofluorescence-labelled sections using confocal microscopy showed the presence of a quantum dot signal in the left submandibular lymph node. This is the first direct evidence of lymphatic drainage from the mouse eye. The use of quantum dots to image this lymphatic pathway in vivo is a novel tool to stimulate new treatments to reduce eye pressure and prevent blindness from glaucoma.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations56
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanotechnologyMême sujetOcular Surface and Contact LensTravaux en français237 207