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Enregistrement W2765929876 · doi:10.1016/j.jalz.2017.06.1641

[P3–424]: CORRELATIVE MRI/OPTICAL/ELECTRON MICROSCOPY EVALUATION OF METAL DISTRIBUTION AND OXIDATIVE STATE IN THE ALZHEIMER's HIPPOCAMPUS

2017· article· en· W2765929876 sur OpenAlexaff
Michael Zeineh, Steven J. Madsen, Maged Goubran, Hannes S. Vogel, Brian S. Rutt, Edward D. Plowey, Yuanxin Chen, Robert Sinclair

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScanning electron microscopeMaterials scienceTransmission electron microscopyOptical microscopeScanning transmission electron microscopyMicroscopyAnalytical Chemistry (journal)ChemistryOpticsNanotechnologyPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal ions, in particular Fe2+, are a possible source of oxidative stress in neurodegenerative disorders. Iron may be a key part of the microglial-driven inflammatory component of AD. In this study, we demonstrate a technique correlating specimen MRI and traditional optical histology with scanning electron microscopy (SEM) to locate, extract, and characterize the distribution and oxidation state of iron deposits in human AD. Four formalin-fixed hippocampal specimens were obtained from patients with advanced AD. Specimens underwent 0.1mm 7.0T MRI examination, followed by paraffin embedding and staining with DAB-enhanced iron. SEM images were obtained and aligned relative to optical micrographs/MRI by fiducial marks. Energy dispersive X-ray spectroscopy (EDS) was applied to locate iron deposits in regions of interest. Focused ion beam microscopy was used to remove ∼10x10x1μm sections and thin to electron transparency. Electron energy loss spectra (EELS) were collected in the scanning transmission electron microscope (STEM) with a 100nm pixel size to map elements in the thin lamella. Fe rich regions were located by EDS in all four patient samples with very good spatial agreement to DAB enhanced Perl's iron stain in optical histology (Figure 1). Zinc X-ray peaks were also generated near iron deposits in two of the four specimens. STEM-EELS mapping demonstrated that Zn and Fe have different distributions at the micron to sub-micron scale, with Zn being more localized and Fe more disperse (Figure 2). The shape of the Fe spectra suggest a mixed 2+/3+ valence (Figure 3).

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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