Modeling in vivo recovery of intracellular pH in muscle to provide a novel index of proton handling: Application to the diagnosis of mitochondrial myopathy
Notice bibliographique
Résumé
Post-exercise recovery of intracellular pH (pH(i)) assessed using phosphorus magnetic resonance spectroscopy has not been previously evaluated in its entirety due to its complex time-course and missing data points resulting from a transient loss of inorganic phosphate signal. By considering the transition from exercise to recovery as a step function input, pH(i) recovery was modeled based on the creatine-kinase equilibrium, and the entire pH(i) recovery was characterized by calculating the time required for pH(i) recovery (t(pHrec)). Applying this methodology, normal subjects showed a strong linear correlation between phosphocreatine (PCr) half-time and t(pHrec) (r = 0.90, P < 0.001). In mitochondrial myopathy (MM) patients with weakness in the limb examined, 9/10 had faster pH(i) recovery relative to PCr recovery; wide normal ranges from a control group which included deconditioned subjects resulted in 7 of those 10 patients having otherwise normal recovery indices. Therefore, modeling pH(i) recovery allows characterization of the entire pH(i) recovery and detects altered proton handling in MM patients, including those with otherwise normal recovery indices.
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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 | 0,001 |
| 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 ».