QUANTIFICATION OF CARDIAC FIBROSIS BY COLOUR‐SUBTRACTIVE COMPUTER‐ASSISTED IMAGE ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
1. Quantification of fibrosis is a key parameter in the assessment of the severity of cardiovascular disease and efficacy of future candidate therapies. Computer-assisted methods are frequently used to assess cardiac fibrosis in several experimental models. A brief survey indicated that there is a clear dearth of literature outlining detailed methodologies for computer-based assessment of cardiac fibrosis. The purpose of the present study was to provide a reliable method for a systematic assessment of cardiac fibrosis. 2. We induced cardiac fibrosis by isoproterenol (ISO) infusion in adult CD1 male mice and quantified fibrosis using a recently developed colour-subtractive computer-assisted image analysis (CS-CAIA) technique. Here, we provided a detailed description of our methodology to facilitate its wider use by other researchers. 3. We showed that the severity of ISO-induced cardiac fibrosis was similar in the apex, mid-ventricular ring and base of the adult CD1 mouse heart. In contrast with other species, such as rats and dogs, we found that uniform expression of beta(1)-adrenoceptors between different regions in CD1 mouse hearts correlated well with uniform induction of cardiac fibrosis. 4. A previous study found a negative correlation between levels of myocardial fibrosis and the degree of cardiac hypertrophy in ISO-treated Wistar rats. In contrast, we found a similar degree of cardiac fibrosis in our ISO-treated CD1 mice. 5. Our results suggest that CD1 mice are an ideal model system to study catecholamine-induced cardiac remodelling, as well as to screen candidate antifibrotic agents for future therapies.
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 ».