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Enregistrement W2902392365 · doi:10.1101/479626

Acute and chronic stage adaptations of vascular architecture and cerebral blood flow in a mouse model of TBI

2018· preprint· en· W2902392365 sur OpenAlexafffund
Joe Steinman, Lindsay S. Cahill, Margaret M. Koletar, Bojana Stefanovic, John G. Sled

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTraumatic brain injuryCerebral blood flowCerebral circulationCerebral perfusion pressureMedicinePerfusionHypercapniaArterial spin labelingHemodynamicsBlood flowCardiologyVoxelBlood volumePathologyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The 3D organization of cerebral blood vessels determines the overall capacity of the cerebral circulation to meet the metabolic requirements of the brain. This study used Arterial Spin Labeling (ASL) MRI with a hypercapnic challenge and ex vivo Serial Two-Photon Tomography (STPT) to examine the relationship between blood flow and 3D microvascular structure following traumatic brain injury (TBI) in a mouse. Mice were exposed to a controlled cortical impact TBI and allowed to recover for either 1 day or 4 weeks. At each time point, ASL MRI was performed to quantify cerebral perfusion and the brain vasculature was imaged in 3D with STPT. Registration of ASL to STPT enabled flow changes to be related to the underlying microvascular structure in each ASL voxel. Hypoperfusion under rest and hypercapnia was observed both 1 day and 4 weeks post-TBI. Vessel density and vascular volume were reduced 1 day post-TBI, recovering by 4 weeks; however, the reorganized vasculature at the latter time point possessed an abnormal radial pattern. Our findings demonstrate functionally significant long-term changes in the vascular architecture following injury and illustrate why metrics beyond traditional measures of vessel density are required to understand the impact of vascular structure on function.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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