MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2938376823 · doi:10.3389/fonc.2019.00272

Characterization of Pancreatic Cancer Tissue Using Multiphoton Excitation Fluorescence and Polarization-Sensitive Harmonic Generation Microscopy

2019· article· en· W2938376823 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoSaint Mary's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCalifornia HIV/AIDS Research Program
Mots-clésSecond-harmonic generationMicroscopySecond-harmonic imaging microscopyEosinPolarization (electrochemistry)Materials scienceTwo-photon excitation microscopyChemistryFluorescenceOpticsBiophysicsNuclear magnetic resonanceLaserPathologyStainingPhysicsMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thin tissue sections of normal and tumorous pancreatic tissues stained with hematoxylin and eosin Y were investigated using multiphoton excitation fluorescence (MPF), second harmonic generation (SHG) and third harmonic generation (THG) microscopies. The cytoplasm, connective tissue, collagen and extracellular structures are visualized with MPF due to the eosin stain, whereas collagen is imaged with endogenous SHG contrast that does not require staining. Cellular structures, including membranous interfaces and nuclear components, are seen with THG due to the aggregation of hematoxylin dye. Changes in the collagen ultrastructure in pancreatic cancer were investigated by a polarization-sensitive SHG microscopy technique, polarization-in, polarization-out (PIPO) SHG. This involves measuring the orientation of the linear polarization of the SHG signal as a function of the linear polarization orientation of the incident laser radiation. From the PIPO SHG data, the second-order nonlinear optical susceptibility ratio, χ(2)zzz’/χ(2)zxx’, was obtained that serves as a structural parameter for characterizing the tissue. Furthermore, by assuming C6 symmetry, an additional second-order nonlinear optical susceptibility ratio, χ(2)xyz’/χ(2)zxx’, was obtained, which is a measure of the chirality of the collagen fibers. Statistically-significant differences in the χ(2)zzz’/χ(2)zxx’ values were found between tumor and normal pancreatic tissues in periductal, lobular and parenchymal regions, whereas statistically-significant differences in the full-width at half maximum (FWHM) of χ(2)xyz’/χ(2)zxx’ occurrence histograms were found between tumor and normal pancreatic tissues in periductal and parenchymal regions. Additionally, the PIPO SHG data were used to determine the degree of linear polarization (DOLP) of the SHG signal, which indicates the relative amount of signal linear depolarization. Statistically significant differences in DOLP values were found between tumor and normal pancreatic tissues in periductal and parenchymal regions. Hence, the differences observed in the χ(2)zzz’/χ(2)zxx’ values, the FWHM of χ(2)xyz’/χ(2)zxx’ values and the DOLP values could potentially be used to aid pathologists in diagnosing pancreatic cancer.

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.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,579

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,293 · 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