MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2910007579 · doi:10.1152/japplphysiol.00497.2018

Fractal dimension and directional analysis of elastic and collagen fiber arrangement in unsectioned arterial tissues affected by atherosclerosis and aging

2019· article· en· W2910007579 sur OpenAlexafffund
Leila B. Mostaço-Guidolin, Michael S. Smith, Mark Hewko, Bernie Schattka, Michael G. Sowa, Arkady Major, Alex C.‐T. Ko

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of ManitobaNational Research Council CanadaResearch Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElastinExtracellular matrixCollagen fiberFibrosisFibrillinPathologyFractal dimensionChemistryBiophysicsAnatomyBiomedical engineeringCell biologyBiologyMedicineFractal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural proteins like collagen and elastin are major constituents of the extracellular matrix (ECM). ECM degradation and remodeling in diseases significantly impact the microorganization of these structural proteins. Therefore, tracking the changes of collagen and elastin fiber morphological features within ECM impacted by disease progression could provide valuable insight into pathological processes such as tissue fibrosis and atherosclerosis. Benefiting from its intrinsic high-resolution imaging power and superior biochemical specificity, nonlinear optical microscopy (NLOM) is capable of providing information critical to the understanding of ECM remodeling. In this study, alterations of structural fibrillar proteins such as collagen and elastin in arteries excised from atherosclerotic rabbits were assessed by the combination of NLOM images and textural analysis methods such as fractal dimension (FD) and directional analysis (DA). FD and DA were tested for their performance in tracking the changes of extracellular elastin and fibrillar collagen remodeling resulting from atherosclerosis progression/aging. Although other methods of image analysis to study the organization of elastin and collagen structures have been reported, the simplified calculations of FD and DA presented in this work prove that they are viable strategies for extracting and analyzing fiber-related morphology from disease-impacted tissues. Furthermore, this study also demonstrates the potential utility of FD and DA in studying ECM remodeling caused by other pathological processes such as respiratory diseases, several skin conditions, or even cancer. NEW & NOTEWORTHY Textural analyses such as fractal dimension (FD) and directional analysis (DA) are straightforward and computationally viable strategies to extract fiber-related morphological data from optical images. Therefore, objective, quantitative, and automated characterization of protein fiber morphology in extracellular matrix can be realized by using these methods in combination with digital imaging techniques such as nonlinear optical microscopy (NLOM), a highly effective visualization tool for fibrillar collagen and elastic network. Combining FD and DA with NLOM is an innovative approach to track alterations of structural fibrillar proteins. The results illustrated in this study not only prove the effectiveness of FD and DA methods in extracellular protein characterization but also demonstrate their potential value in clinical and basic biomedical research where protein microstructure characterization is critical.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied PhysiologyMême sujetCell Image Analysis TechniquesTravaux en français237 207