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Enregistrement W2135628717 · doi:10.1183/13993003/erj.42.suppl_57.p669

Precision cut lung slices: A novel method for examining mechanisms underlying respiratory diseases

2013· article· en· W2135628717 sur OpenAlexaff
Carla M. T. Bauer, Javad Golgi, Kristen N. Lambert, Donavan T. Cheng, M. J. Iglesias Giron, John Allard, Holly Hilton, Hans Bitter, Martin R. Stämpfli, Christopher S. Stevenson

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaemophilus influenzaeStreptococcus pneumoniaeContext (archaeology)MedicineImmunologyCOPDMicroarray analysis techniquesBiologyMicrobiologyGene expressionGeneInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacterial infections and smoking have been linked to exacerbations of many respiratory diseases. To this end, responses to toll-like receptor (TLR) agonists and bacterial pathogens were studied in precision cut lung slices (PCLS) from room air and smoke-exposed mice. Ex vivo cultured PCLS were either left untreated or stimulated with toll-like receptor agonists, lipopolysaccharide (LPS), or Pam3CSK. An additional set of PCLS were challenged with either live or heat-killed Haemophilus influenzae, or Streptococcus pneumoniae. RNA was isolated and microarray analysis performed. Principal component analysis showed that live S. pneumoniae stimulation of PCLS led to a distinct response and a greater number of differentially expressed genes (DEGs) when compared to the responses elicited by the two TLR agonists or H. influenzae . Unsupervised hierarchical clustering analysis was performed on 1846 DEGs identified 24 hours post-stimulation in room air exposed PCLS, and two distinct clusters were present, confirming the principal component analysis. Of the 1354 genes identified following live S. pneumoniae challenge of room air PCLS, several signaling cascades were identified following ingenuity pathways analysis (IPA); these included the IL-1 and IL-10 signaling cascades. In the context of cigarette smoke exposure, IPA analysis captured pathways involved in airway pathology in COPD. These data highlight the strength of this technique for evaluating pathways that may be linked to disease (or exacerbation) susceptibility. Finally, mechanisms that have been implicated in COPD pathogenesis are captured in this model, and therefore increase the validity of this method to test interventions.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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