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Enregistrement W2990893800 · doi:10.1152/ajplung.00297.2019

Tissue traction microscopy to quantify muscle contraction within precision-cut lung slices

2019· article· en· W2990893800 sur OpenAlexaff
Sumati Ram‐Mohan, Niccole Schaible, Allen J. Ehrlicher, Daniel P. Cook, Bélâ Suki, David A. Stoltz, Julian Solway, Xingbin Ai, Ramaswamy Krishnan

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Lung Cellular and Molecular Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthCystic Fibrosis Foundation
Mots-clésContraction (grammar)AirwaySmall airwaysBiomedical engineeringBronchospasmMuscle contractionLungAnatomyChemistryMaterials scienceBiologyMedicineAsthmaAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In asthma, acute bronchospasm is driven by contractile forces of airway smooth muscle (ASM). These forces can be imaged in the cultured ASM cell or assessed in the muscle strip and the tracheal/bronchial ring, but in each case, the ASM is studied in isolation from the native airway milieu. Here, we introduce a novel platform called tissue traction microscopy (TTM) to measure ASM contractile force within porcine and human precision-cut lung slices (PCLS). Compared with the conventional measurements of lumen area changes in PCLS, TTM measurements of ASM force changes are 1) more sensitive to bronchoconstrictor stimuli, 2) less variable across airways, and 3) provide spatial information. Notably, within every human airway, TTM measurements revealed local regions of high ASM contraction that we call “stress hotspots”. As an acute response to cyclic stretch, these hotspots promptly decreased but eventually recovered in magnitude, spatial location, and orientation, consistent with local ASM fluidization and resolidification. By enabling direct and precise measurements of ASM force, TTM should accelerate preclinical studies of airway reactivity.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,977

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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