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Enregistrement W2293284309 · doi:10.1096/fasebj.24.1_supplement.1065.23

A polymer chip‐based technology for the investigation of small resistance arteries

2010· article· en· W2293284309 sur OpenAlexaff
Julia Voigtlaender‐Bolz, Sanjesh Yasotharan, Andrei Vagaon, Conrad Lochovsky, Axel Güenther, Steffen‐Sebastian Bolz

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNitric Oxide and Endothelin Effects
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyographElectrical impedance myographyMedicineBiomedical engineeringComputer scienceVasodilationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing consensus links hypertension, a primary cardiovascular risk factor, to elevated peripheral resistance. Advanced research on peripheral resistance arteries (RA) is therefore essential to improve our knowledge regarding hypertension and existing treatment strategies. Current experimental approaches (i.e., pressure myography) are time intensive, not high throughput ready and require highly skilled personnel. To overcome these limitations, we have designed and fabricated a microfluidic device that allows RAs to be reversibly loaded, fixed, and perfused on a polymer chip (AoC). The current study aims to validate the AoC in relation to the classical cannulation approach. Dose response curves for phenylephrine (PE) and acetylcholine (ACh) were virtually identical for mesenteric RAs tested on the AoC and those studied on a conventional pressure myograph. Arteries kept in culture on the AoC for 24h prior to functional testing showed fully maintained responses to PE and ACh. On‐chip vessel loading with Fura‐2 revealed irregular Ca2+ oscillations that were synchronized following PE treatment. This study presents a fast, easy to manage, low cost, scalable and high throughput‐ready technology that will drastically facilitate microvascular research. Based on its innovative features, the AoC has great potential for application in drug development and on‐site clinical use (personalized medicine).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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