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Enregistrement W2121353898 · doi:10.1194/jlr.m007716

Sphingolipid distribution changes with age in the human lens

2010· article· en· W2121353898 sur OpenAlexaboutno aff
Jane M. Deeley, Joseph A. Hankin, Michael G. Friedrich, Robert C. Murphy, Roger J.W. Truscott, Todd W. Mitchell, Stephen J. Blanksby

Notice bibliographique

RevueJournal of Lipid Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnexins and lens biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Institute of General Medical SciencesMedical Research CouncilUniversity of WollongongNational Institutes of HealthOphthalmic Research Institute of Australia
Mots-clésSphingomyelinLens (geology)SphingolipidCeramideChemistryLens FiberCrystallinLipidomicsBiophysicsMembraneBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The formation of an internal barrier to the diffusion of small molecules in the lens during middle age is hypothesized to be a key event in the development of age-related nuclear (ARN) cataract. Changes in membrane lipids with age may be responsible. In this study, we investigated the effect of age on the distribution of sphingomyelins, the most abundant lens phospholipids. Human lens sections were initially analyzed by MALDI mass spectrometry imaging. A distinct annular distribution of the dihydrosphingomyelin, DHSM (d18:0/16:0), in the barrier region was observed in 64- and 70-year-old lenses but not in a 23-year-old lens. An increase in the dihydroceramide, DHCer (d18:0/16:0), in the lens nucleus was also observed in the older lenses. These findings were supported by ESI mass spectrometry analysis of lipid extracts from lenses dissected into outer, barrier, and nuclear regions. A subsequent analysis of 18 lenses ages 20-72 years revealed that sphingomyelin levels increased with age in the barrier region until reaching a plateau at approximately 40 years of age. Such changes in lipid composition will have a significant impact on the physical properties of the fiber cell membranes and may be associated with the formation of a barrier.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations71
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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