In vivo effects of low level laser therapy on inducible nitric oxide synthase
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Low level laser therapy (LLLT) has been demonstrated to modulate inflammatory processes with evidence suggesting that treatment protocol, such as wavelength, total energy, and number of treatments determine the clinical efficacy. In this study, the effects of LLLT mediated by different wavelengths and continuous versus pulsed delivery mode were quantified in a transgenic murine model with the luciferase gene under control of the inducible nitric oxide synthase (iNOS) expression. STUDY DESIGN/MATERIALS AND METHODS: LLLT modulated iNOS gene expressed in the acute Zymosan-induced inflammation model is quantified using transgenic mice (FVB/N-Tg(iNOS-luc)). Here an energy density of 5 J cm(-2) at either 635, 660, 690, and 905 nm in continuous wave mode and at 905 nm for short pulse delivery were evaluated. Age of the animals was determined as additional modulating the inflammatory response and the LLLT efficacy for some treatment protocols. RESULTS: Animals younger than 15 weeks showed mostly reduction of iNOS expression, while older animals showed increased iNOS expression for some LLLT protocols. Intensity and time course of inducible nitric oxide expression was found to not only depend on wavelength, but also on the mode of delivery, continuous, or pulsed irradiation. CONCLUSION: LLLT exhibit different effects in induced inflammatory process according to different wavelengths and wave mode. Upregulation of iNOS gene following 905 nm pulsed wave suggests a different mechanism in activating the inflammatory pathway response when compared to the continuous wave.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».