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Enregistrement W2972620318 · doi:10.1002/nbm.4180

PRESS timings for resolving <sup>13</sup>C<sub>4</sub>‐glutamate <sup>1</sup>H signal at 9.4 T: Demonstration in rat with uniformly labelled <sup>13</sup>C‐glucose

2019· article· en· W2972620318 sur OpenAlexafffund
Brennen J. Dobberthien, Anthony G. Tessier, Avalyn Stanislaus, Michael B. Sawyer, B. G. Fallone, Atiyah Yahya

Notice bibliographique

RevueNMR in Biomedicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKidney Foundation of Canada
Mots-clésAnalytical Chemistry (journal)ChemistryProtonSpectroscopyNuclear magnetic resonanceNuclear chemistryPhysicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MRS of 13C4‐labelled glutamate (13C4‐Glu) during an infusion of a carbon‐13 (13C)‐labelled substrate, such as uniformly labelled glucose ([U‐13C6]‐Glc), provides a measure of Glc metabolism. The presented work provides a single‐shot indirect 13C detection technique to quantify the approximately 2.51 ppm 13C4‐Glu satellite proton (1H) peak at 9.4 T. The methodology is an optimized point‐resolved spectroscopy (PRESS) sequence that minimizes signal contamination from the strongly coupled protons of N‐acetylaspartate (NAA), which resonate at approximately 2.49 ppm. J‐coupling evolution of protons was characterized numerically and verified experimentally. A (TE1, TE2) combination of (20 ms, 106 ms) was found to be suitable for minimizing NAA signal in the 2.51 ppm 1H 13C4‐Glu spectral region, while retaining the 13C4‐Glu 1H satellite peak. The efficacy of the technique was verified on phantom solutions and on two rat brains in vivo during an infusion of [U‐13C6]‐Glc. LCModel was employed for analysis of the in vivo spectra to quantify the 2.51 ppm 1H 13C4‐Glu signal to obtain Glu C4 fractional enrichment time courses during the infusions. Cramér‐Rao lower bounds of about 8% were obtained for the 2.51 ppm 13C4‐Glu 1H satellite peak with the optimal TE combination.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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'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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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