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Enregistrement W2969530980 · doi:10.3791/59921

Murine Appendectomy Model of Chronic Colitis Associated Colorectal Cancer by Precise Localization of Caecal Patch

2019· article· en· W2969530980 sur OpenAlexaff
Yaguang Li, Junhong Liu, Gaixia Liu, Zhenhong Pan, Mingxia Zhang, Yao Ma, Qingxia Wei, Hongping Xia, Ruixue Zhang, Junjun She

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraperitoneal and Appendiceal Malignancies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAzoxymethaneColorectal cancerColitisPathogenesisInflammatory bowel diseaseMedicineMouse model of colorectal and intestinal cancerGut floraGastroenterologyAdenocarcinomaInternal medicineDiseaseImmunologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human appendix has been recently implicated to play important biological roles in the pathogenesis of various complex diseases, such as colorectal cancer, inflammatory bowel disease, and Parkinson's disease. To study the function of the appendix, a gut disease-associated murine appendectomy model has been established and its step-by-step protocol is described here. This report introduces a facile protocol for caecal patch removal in mice followed by the chemical induction of chronic colitis-associated colorectal cancer using a combination of dextran sulfate sodium (DSS) and azoxymethane (AOM). IgA specific cells and IgA concentration were significantly reduced upon removal of the caecal patch in male C57BL/6 mice compared to those in the sham group. Simultaneously administering 2% DSS and AOM resulted in nearly 80% mice survival in both sham and appendectomy groups without significant body weight loss. Histological results confirmed colonic inflammation and different degrees of adenocarcinoma. This model can be used for the study of the functional role of the appendix in maintaining gut microbiota homeostasis and pathogenesis of gut colitis and malignancies, as well as for the potential development of drug targeting therapies.

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 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,732

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,357 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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