Imaging mass spectrometry allows for neuroanatomic-specific detection of gangliosides in the healthy and diseased brain
Notice bibliographique
Résumé
Gangliosides have a wide variety of biological functions due to their location on the outer leaflet of plasma membranes. They form a critical component of membrane rafts, or ganglioside-enriched microdomains, where they influence the physical properties of the membrane as well as its function. Gangliosides can change their structure to meet their external and internal environmental demands. This ability to change structure makes gangliosides both fascinating and technologically challenging targets to identify and understand. A full understanding on how gangliosides are regulated within the central nervous system (CNS) is critical, as ganglioside dysregulation is observed in the aging brain as well as in several neurodegenerative injuries and diseases such as stroke, Alzheimer's disease, Parkinson's disease, Huntington's disease and several lysosomal storage disorders diseases, including Tay Sach's disease. Mass spectrometry (MS) has become a useful means to better understand ganglioside composition and function. Imaging mass spectrometry (IMS) provides the added benefit of placing analytical information within an anatomical context. This review article will discuss recent advances in MS-based detection methods, with a focus on IMS-based approaches to help understand the spatial-specific role gangliosides in the healthy brain as in CNS injuries and disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».