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Enregistrement W2492528640 · doi:10.1371/journal.pone.0159892

Focused Ultrasound-Induced Neurogenesis Requires an Increase in Blood-Brain Barrier Permeability

2016· article· en· W2492528640 sur OpenAlexafffund
Skyler J. Mooney, Kairavi Shah, Sharon Yeung, Alison Burgess, Isabelle Aubert, Kullervo Hynynen

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésNeurogenesisMicrobubblesHippocampal formationUltrasoundBlood–brain barrierMedicineNeuroscienceBiomedical engineeringInternal medicineBiologyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transcranial focused ultrasound technology used to transiently open the blood-brain barrier, is capable of stimulating hippocampal neurogenesis; however, it is not yet known what aspects of the treatment are necessary for enhanced neurogenesis to occur. The present study set out to determine whether the opening of blood-brain barrier, the specific pressure amplitudes of focused ultrasound, and/or the intravenous administration of microbubbles (phospholipid microspheres) are necessary for the enhancement of neurogenesis. Specifically, mice were exposed to burst (10ms, 1Hz burst repetition frequency) focused ultrasound at the frequency of 1.68MHz and with 0.39, 0.78, 1.56 and 3.0MPa pressure amplitudes. These treatments were also conducted with or without microbubbles, at 0.39 + 0.78MPa or 1.56 + 3.0MPa, respectively. Only focused ultrasound at the ~0.78 MPa pressure amplitude with microbubbles promoted hippocampal neurogenesis and was associated with an increase in blood-brain barrier permeability. These results suggest that focused ultrasound -mediated neurogenesis is dependent upon the opening of the blood-brain barrier.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, 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

Citations81
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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