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Enregistrement W2171629122 · doi:10.1117/1.3614473

Multiphoton microscopy and fluorescence lifetime imaging provide a novel method in studying drug distribution and metabolism in the rat liver in vivo

2011· article· en· W2171629122 sur OpenAlexaff
Camilla A. Thorling, Yuri Dancik, Clinton Hupple, Gregory Medley, Xin Liu, Andrei V. Zvyagin, Frank J. Burczynski, Michael S. Roberts

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Optics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilUniversity of California, San Francisco
Mots-clésFluorescenceFluoresceinIn vivoMetaboliteFluorescence microscopeFluorescence-lifetime imaging microscopyPreclinical imagingMicroscopyChemistryBiophysicsTwo-photon excitation microscopyOpticsBiochemistryPathologyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiphoton microscopy has been shown to be a useful tool in studying drug distribution in biological tissues. In addition, fluorescence lifetime imaging provides information about the structure and dynamics of fluorophores based on their fluorescence lifetimes. Fluorescein, a commonly used fluorescent probe, is metabolized within liver cells to fluorescein mono-glucuronide, which is also fluorescent. Fluorescein and its glucuronide have similar excitation and emission spectra, but different fluorescence lifetimes. In this study, we employed multiphoton fluorescence lifetime imaging to study the distribution and metabolism of fluorescein and its metabolite in vivo in rat liver. Fluorescence lifetime values in vitro were used to interpret in vivo data. Our results show that the mean fluorescence lifetimes of fluorescein and its metabolite decrease over time after injection of fluorescein in three different regions of the liver. In conclusion, we have demonstrated a novel method to study a fluorescent compound and metabolite in vivo using multiphoton fluorescence lifetime imaging.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,278 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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