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Enregistrement W2939835156 · doi:10.1134/s0006297919140062

Examination of Collagen Structure and State by the Second Harmonic Generation Microscopy

2019· review· en· W2939835156 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.

Notice bibliographique

RevueBiochemistry (Moscow) · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutofluorescenceCharacterization (materials science)MagnificationSecond-harmonic generationMicroscopyMaterials scienceMatrix (chemical analysis)Extracellular matrixHarmonicSIGNAL (programming language)OpticsConnective tissueBiomedical engineeringNanotechnologyComputer scienceChemistryPathologyFluorescencePhysicsAcousticsMedicineLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collagen is the major component of the extracellular matrix in mammals and its characteristics provide important information about the state of connective tissue. There are only few methods of label-free visualization of collagen fibers; the most frequently used is the second harmonic generation (SHG) microscopy. SHG microscopy is a non-invasive technique for the assessment of the abundance and structure of fibrillar collagen with a high resolution and specificity. At constant measurement parameters (magnification, excitation power, resolution, digital gain of registration matrix), quantitative analysis of SHG images provides a reliable characterization of collagen state. Current approaches to the SHG signal quantification are numerous and typically should be adapted to a specific task. In this review, we systematize the variety of these approaches and present the examples of biomedical application of the SHG signal quantitative analysis, as well of combined application of SHG and autofluorescence imaging.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,290 · 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