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Enregistrement W2469599446 · doi:10.1371/journal.pone.0158082

Strain Differences in Light-Induced Retinopathy

2016· article· en· W2469599446 sur OpenAlexafffund
Anna Polosa, Hyba Bessaklia, Pierre Lachapelle

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRetinaRetinalHistologyJuvenileElectroretinographyBiologyRetinopathyOphthalmologyMedicineAnatomyInternal medicineEndocrinologyGeneticsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to better understand the role of ocular pigmentation and genetics in light-induced retinal damage. Adult pigmented [Long Evans (LE) and Brown Norway (BN)] and albino [Sprague Dawley (SD) and Lewis (LW)] rats were exposed to a bright cyclic light for 6 consecutive days and where compared with juvenile animals exposed to the same bright light environment from postnatal age 14 to 28. Flash ERGs and retinal histology were performed at predetermined days (D) post-light exposure. At D1, ERGs were similar in all adult groups with no recordable a-waves and residual b-waves. A transient recovery was noticed at D30 in the LW and LE only [b-wave: 18% and 25% of their original amplitude respectively]. Histology revealed that BN retina was the most damaged, while LE retina was best preserved. SD and LW rats were almost as damaged as BN rats. In contrast, the retina of juvenile BN was almost as resistant to the bright light exposure as that of juvenile LE rats. Our results strongly suggest that, although ocular pigmentation and genetic background are important factors in regulating the severity of light-induced retinal damage, the age of the animal at the onset of light exposure appears to be the most important determining factor.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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