Study of cytokine induced neuropathology by high resolution proton NMR spectroscopy of rat urine
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis is a major cause of non-traumatic neurological disability. The identification of markers that differentiate disease progression is critical to effective therapy. A combination of NMR spectroscopic metabolic profiling of urine and statistical pattern recognition was used to detect focal inflammatory central nervous system (CNS) lesions induced by microinjection of a replication-deficient recombinant adenovirus expressing TNF-alpha or IL1-beta cDNA into the brains of Wistar rats. These animals were compared with a group of naïve rats and a group of animals injected with an equivalent null adenovirus. Urine samples were collected 7 days after adenovirus injection, when the inflammatory lesion is maximally active. Principal components analysis and Partial Least Squares-Discriminate analysis of the urine (1)H NMR spectra revealed significant differences between each of the cytokine adenovirus groups and the control groups; for the TNF-alpha group the main differences lay in citrate and succinate, while for the IL-1beta group the predominant changes occurred in leucine, isoleucine, valine and myo-inositol. Thus, we can identify urinary metabolic vectors that not only separate rats with inflammatory lesions in the brain from control animals, but also distinguish between different types of CNS inflammatory lesions.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».