Raman spectroscopy predicts the link between claw keratin and bone collagen structure in a rodent model of oestrogen deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Osteoporosis is a common disease characterised by reduced bone mass and an increased risk of fragility fractures. Low bone mineral density is known to significantly increase the risk of osteoporotic fractures, however, the majority of non-traumatic fractures occur in individuals with a bone mineral density too high to be classified as osteoporotic. Therefore, there is an urgent need to investigate aspects of bone health, other than bone mass, that can predict the risk of fracture. Here, we successfully predicted association between bone collagen and nail keratin in relation to bone loss due to oestrogen deficiency using Raman spectroscopy. Raman signal signature successfully discriminated between ovariectomised rats and their sham controls with a high degree of accuracy for the bone (sensitivity 89%, specificity 91%) and claw tissue (sensitivity 89%, specificity 82%). When tested in an independent set of claw samples the classifier gave 92% sensitivity and 85% specificity. Comparison of the spectral changes occurring in the bone tissue with the changes occurring in the keratin showed a number of common features that could be attributed to common changes in the structure of bone collagen and claw keratin. This study established that systemic oestrogen deficiency mediates parallel structural changes in both the claw (primarily keratin) and bone proteins (primarily collagen). This strengthens the hypothesis that nail keratin can act as a surrogate marker of bone protein status where systemic processes induce changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».