Muscular Dystrophy in Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Golden Retriever (GR) muscular dystrophy is an inherited degenerative muscle disease that provides an excellent model for Duchenne muscular dystrophy in humans. This study defined the histopathologic lesions, including the distribution of type I and II muscle fibers (FTI and FTII), in 12 dystrophic and 3 nondystrophic dogs between 7 and 15 months of age. The authors were interested in studying the influence on disease phenotype from crossing the base GR breed with Yellow Labrador Retrievers. The dystrophic dogs were divided according to breed: GRs and Golden Labrador Retrievers (GLRs). On hematoxylin and eosin staining, histopathologic lesions were more severe in GRs than GLRs. Six of eight GR muscles (75%) had a severe lesion grade (grade 3). In contrast, seven GLR muscles (87.5%) had mild lesions (grade 2), and only one had severe lesions (grade 3). Changes in fiber-type distribution were more pronounced in GRs versus GLRs. FTI:FTII ratio inversion was observed in three dystrophic GRs but only one GLR. The mean diameter of FTI and FTII was smaller in GRs and GLRs than in nondystrophic dogs (P < .01). The FTI of five GR muscles (62.5%) were larger than those of GLRs, whereas only one GLR muscle was larger (P < .05). The differential was less pronounced for FTII, with four GR muscles being larger and three GLR being larger. Observations indicate that crossing the base GR breed with Labrador Retrievers lessened the severity of the GR muscular dystrophy phenotype.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».