Optical Detection of Triggered Atherosclerotic Plaque Disruption by Fluorescence Emission Analysis¶
Notice bibliographique
Résumé
Fluorescence emission analysis (FEA) has proven to be very sensitive for the detection of elastin, collagen and lipids, which are recognized as the major sources of autofluorescence in vascular tissues. FEA has also been reported to detect venous thromboemboli. In this paper we have tested the hypothesis that FEA can reproducibly detect in vivo and in vitro triggered plaque disruption and thrombosis in a rabbit model. Fluorescence emission (FE) spectra, recorded in vivo, detected Russell's viper venom (RVV)-induced transformation of atherosclerotic plaque. FE intensity at 410-490 nm 4 weeks after angioplasty was significantly lower (P < 0.0033 by analysis of variance) in RVV-treated rabbits when compared to control animals with stable plaque. FE spectral profile analyses also demonstrated a significant change in curve shape as demonstrated by polynomial regression analysis (R2 from 0.980 to 0.997). We have also demonstrated an excellent correlation between changes in FE intensity and the structural characteristics detected at different stages of "unstable atherosclerotic plaque" development using multiple regression analysis (R2 = 0.989). Thus, FEA applied in vivo is a sensitive and highly informative diagnostic technique for detection of triggered atherosclerotic plaque disruption and related structural changes, associated with plaque transformation, in a rabbit model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».