Endotoxemia increases the clearance of mPEGylated 5000-MW quantum dots as revealed by multiphoton microvascular imaging
Notice bibliographique
Résumé
Imaging the microcirculation is becoming increasingly important in assessing life-threatening disease states. To address this issue in a highly light absorbing and light scattering tissue, we use laser scanning multiphoton microscopy and fluorescent 655-nm 5000-MW methoxy-PEGylated quantum dots to image the functional microcirculation deep in mouse hind limb skeletal muscle. Using this approach, we are able to minimize in vivo background tissue autofluorescence and visualize complete 3-D microvascular units, including feeding arterioles, capillary networks, and collecting venules to depths of 150 to 200 microm. In CD1 mice treated with lipopolysaccharide to model an endotoxemic response to bacterial infection, we find that these quantum dots accumulate at microvascular bifurcations and extravasate from the microcirculation in addition to accumulating in organs (liver, spleen, lung, and kidney). The quantum dots are cleared from the circulation with a first-order elimination rate constant seven times greater than under normal conditions, 1.6+/-0.06 compared to 0.23+/-0.05 h(-1), P<0.05, thereby reducing the imaging time window. In vitro experiments using TNFalpha treated isolated leukocytes suggest that circulating monocytes (phagocytes) increased their nonspecific uptake of quantum dots when activated. In combination with multiphoton microscopy, quantum dots provide excellent in vivo imaging contrast of deep microvascular structures.
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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) | 0,001 | 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 ».