Laser scanning analysis of cold cataract in young and old bovine lenses.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This research involves the use of a laser scanning instrument to evaluate the formation of cold cataracts in young and older bovine lenses. METHODS: Bovine lenses from 18 (n=14) week old calf eyes and approximately 10 (n=7) year old animals were extracted in a sterile environment. The lenses were placed in a specialized glass chamber with temperature controlled circulating culture medium. The temperature cycle inside the chamber started at 37 degrees C, slowly cooled to 4 degrees C, and then warmed back up to 37 degrees C. A laser scanning system (ScanTox) was used to analyze the optical quality of bovine lenses during a cooling and warming cycle. RESULTS: The relative light transmittance was measured as a function of pixel excitation caused by refracted beams and compared to pre-treatment measures. Each lens from each age group showed a significant decrease in transmittance at 4 degrees C, which recovered when the lenses were warmed to 37 degrees C. Lenses from young eyes showed less loss of refracted beam intensity than lenses from older eyes (32% versus 34%), although the difference was not significant. CONCLUSIONS: The results of the present study indicate cold cataracts can be induced in both old and young bovine lenses, as shown by using a scanning laser instrument.
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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) | 0,001 | 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 ».