Simultaneous imaging of blood flow dynamics and vascular remodelling during development
Notice bibliographique
Résumé
Normal vascular development requires blood flow. Time-lapse imaging techniques have revolutionised our understanding of developmental biology, but measuring changes in blood flow dynamics has met with limited success. Ultrasound biomicroscopy and optical coherence tomography can concurrently image vascular structure and blood flow velocity, but these techniques lack the resolution to accurately calculate fluid forces such as shear stress. This is important because hemodynamic forces are biologically active and induce changes in the expression of genes important for vascular development. Regional variations in shear stress, rather than the overall level, control processes such as vessel enlargement and regression during vascular remodelling. We present a technique to concurrently visualise vascular remodelling and blood flow dynamics. We use an avian embryonic model and inject an endothelial-specific dye and fluorescent microspheres. The motion of the microspheres is captured with a high-speed camera and the velocity of the blood flow in and out of the region of interest is quantified by micro-particle image velocitymetry (µPIV). The vessel geometry and flow are used to numerically solve the flow physics with computational fluid dynamics (CFD). Using this technique, we can analyse changes in shear stress, pressure drops and blood flow velocities over a period of 10 to 16 h. We apply this to study the relationship between shear stress and chronic changes in vessel diameter during embryonic development, both in normal development and after TGFβ stimulation. This technique allows us to study the interaction of biomolecular and biomechanical signals during vascular remodelling using an in vivo developmental model.
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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 | 0,001 |
| 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 ».