MR Imaging Depicts Oxidative Stress Induced by Methemoglobin
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To correlate the effect of red blood cell hemoglobin on signal generation during magnetic resonance (MR) imaging and local oxidation of low-density lipoprotein (LDL). MATERIALS AND METHODS: Informed consent was obtained from all volunteers participating in this study, which was approved by the research ethics board. T1 relaxometry of blood samples from six volunteers was performed. Lipid peroxidation was assayed by using thiobarbituric acid reactive species (TBARS) and fluorescence quenching of cis-parinaric acid. Two-tailed Student t tests were used to detect differences between means. A Pearson correlation coefficient was calculated to determine the linearity of the data. RESULTS: Lipid oxidation was significantly enhanced after addition of blood, according to results of the TBARS assay; greater oxidation occurred with ferric than with ferrous blood. The cis-parinaric acid assay demonstrated increased oxidative stress caused by extracellular as compared with intracellular ferric hemoglobin. MR imaging measures showed a T1 relaxivity that was 10 times higher for ferric than for ferrous forms of hemoglobin. CONCLUSION: Extracellular ferric hemoglobin is significantly more pro-oxidant and has higher T1 relaxivity than its ferrous counterparts. These results support the hypothesis that ferric methemoglobin-generated T1 high signal intensity reflects a pro-oxidant environment that, in the setting of vessel wall disease, might be proatherogenic.
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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) | 0,000 | 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 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 ».