In Vivo Imaging of Lymphatic Drainage of Cerebrospinal Fluid in Mouse
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mouse models are commonly used to study central nervous system disorders, in which cerebrospinal fluid (CSF) drainage may be disturbed. However, mouse CSF drainage into lymphatics has not been thoroughly characterized. We aimed to image this using an in vivo approach that combined quantum dot fluorescent nanoparticles with hyperspectral imaging. FINDINGS: Quantum dot 655 was injected into the CSF of the cisterna magna in seven mice and visualized by in vivo hyperspectral imaging at time points 20 and 40 min, 1, 2, and 6 h after injection. In controls (n = 4), quantum dots were applied directly onto intact dura mater covering the cisterna magna. After imaging, lymph nodes in the neck were harvested and processed post-mortem for histological analysis. After injection into the CSF, quantum dot signal was detected in vivo in submandibular lymph nodes of all mice studied as early as 20 min, but not in controls. Post-mortem gross and histological examination of lymph nodes confirmed in vivo observations. CONCLUSIONS: Non-invasive in vivo hyperspectral imaging is a useful tool to study CSF lymphatic drainage and is relevant to understanding this pathway in CNS disease models.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».