Magnetic resonance spectroscopy of rat kidney <i>in vivo</i> at 9.4 T
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glutamate (Glu), glutamine (Gln), myo -insotol (Ins), taurine (Tau), choline (Cho), and betaine (Bet) are kidney metabolites whose levels are relevant to the study of Renal Cell Carcinoma (RCC). The presented work investigates the quantification of Glx (Glu + Gln), Ins, and Tau, relative to Cho + Bet with magnetic resonance spectroscopy (MRS) in rat kidney at 9.4 T. The Point-Resolved Spectroscopy (PRESS) pulse sequence was employed for non-invasive MRS acquisition in vivo from the right kidney of four rats. LCModel was utilized for peak fitting and spectral analysis of the in-vivo spectra. Relative metabolite concentrations and LCModel Cramér-Rao Lower Bounds (CRLBs) are reported. Relative metabolite concentrations are reported because the absolute concentration of any metabolite is unknown. The concentrations of Glx, Ins, and Tau, relative to Cho + Bet, the largest peak, were found to be, on average, 2.16, 1.40, and 2.17, with average CRLB values of 12.5%, 12.8%, and 16.8%, respectively. The average CRLB of Cho + Bet was 4.8%. To our knowledge, this is the first non-invasive MRS study of rat kidney.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».