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Enregistrement W2096283512 · doi:10.1002/nbm.1362

A robust protocol for regional evaluation of methacholine challenge in mouse models of allergic asthma using hyperpolarized <sup>3</sup>He MRI

2009· article· en· W2096283512 sur OpenAlexaff
Abraham C. Thomas, Erin N. Potts, Ben T. Chen, Deborah Slipetz, W. Michael Foster, Bastiaan Driehuys

Notice bibliographique

RevueNMR in Biomedicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensMerck Canada Inc. (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Center for Research ResourcesMerck
Mots-clésOvalbuminMethacholineMedicineAsthmaVentilation (architecture)Magnetic resonance imagingReproducibilityPathologyImmunologyInternal medicinePhysiologyLungRadiologyChemistryRespiratory disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hyperpolarized (HP) (3)He magnetic resonance imaging has been recently used to produce high-resolution images of pulmonary ventilation after methacholine (MCh) challenge in mouse models of allergic inflammation. This capability presents an opportunity to gain new insights about these models and to more sensitively evaluate new drug treatments in the pre-clinical setting. In the current study, we present our initial experience using two-dimensional (2D), time-resolved (3)He MRI of MCh challenge-induced airways hyperreactivity (AHR) to compare ovalbumin-sensitized and challenged (N = 8) mice to controls (N = 8). Imaging demonstrated that ovalbumin-sensitized and challenged animals exhibited many large ventilation defects even prior to MCh challenge (four out of eight) compared to no defects in the control animals. Additionally, the ovalbumin-sensitized and challenged animals experienced a greater number of ventilation defects (4.5 +/- 0.4) following MCh infusion than did controls (3.3 +/- 0.6). However, due to variability in MCh delivery that was specific to the small animal MRI environment, the difference in mean defect number was not statistically significant. These findings are reviewed in detail and a comprehensive solution to the variability problem is presented that has greatly enhanced the magnitude and reproducibility of the MCh response. This has permitted us to develop a new imaging protocol consisting of a baseline 3D image, a time-resolved 2D series during MCh challenge, and a post-MCh 3D image that reveals persistent ventilation defects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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