Echocardiographic Speckle-Tracking Based Strain Imaging for Rapid Cardiovascular Phenotyping in Mice
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: High-sensitivity in vivo phenotyping of cardiac function is essential for evaluating genes of interest and novel therapies in small animal models of cardiovascular disease. Transthoracic echocardiography is the principal method currently used for assessing cardiac structure and function; however, standard echocardiographic techniques are relatively insensitive to early or subtle changes in cardiac performance, particularly in mice. OBJECTIVE: To develop and validate an echocardiographic strain imaging methodology for sensitive and rapid cardiac phenotyping in small animal models. METHODS AND RESULTS: Herein, we describe a modified echocardiographic technique that uses speckle-tracking based strain analysis for the noninvasive evaluation of cardiac performance in adult mice. This method is found to be rapid, reproducible, and highly sensitive in assessing both regional and global left ventricular (LV) function. Compared with conventional echocardiographic measures of LV structure and function, peak longitudinal strain and strain rate were able to detect changes in adult mouse hearts at an earlier time point following myocardial infarction and predicted the later development of adverse LV remodeling. Moreover, speckle-tracking based strain analysis was able to clearly identify subtle improvement in LV function that occurred early in response to standard post-myocardial infarction cardiac therapy. CONCLUSIONS: Our results highlight the utility of speckle-tracking based strain imaging for detecting discrete functional alterations in mouse models of cardiovascular disease in an efficient and comprehensive manner. Echocardiography speckle-tracking based strain analysis represents a method for relatively high-throughput and sensitive cardiac phenotyping, particularly in evaluating emerging cardiac agents and therapies in mice.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».