Systematic Interrogation of Angiogenesis in the Ischemic Mouse Hind Limb
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There has been little success in translating preclinical studies of mouse hind limb ischemia into benefit for patients with peripheral artery disease. Using systematic strategies, we sought to define the injury and angiogenesis landscapes in mice subjected to hind limb ischemia and ascertain whether published studies to date have used an analysis strategy concordant with these data. Approach and Results: Maps of ischemic injury were generated from 22 different hind limb muscles and 33 muscle territories in 12-week-old C57BL/6 mice, based on loss or centralization of myofiber nuclei. Angiogenesis was similarly mapped based on CD (cluster of differentiation) 31-positive capillary content. Only 10 of 33 muscle territories displayed consistent muscle injury, with the distal anterior hind limb muscles most reliably injured. Angiogenesis was patchy and exclusively associated with zones of regenerated muscle (central nuclei). Angiogenesis was not observed in normal appearing muscle, necrotic muscle, or injury border zones. Systematic review of mouse hind limb angiogenesis studies identified 5147 unique publications, of which 509 met eligibility criteria for analysis. Only 7% of these analyzed manuscripts evaluated angiogenesis in distal anterior hind limb muscles and only 15% consistently examined for angiogenesis in zones of muscle regeneration. CONCLUSIONS: In 12-week C57BL/6 mice, angiogenesis postfemoral artery excision proceeds exclusively in zones of muscle regeneration. Only a minority of studies to date have analyzed angiogenesis in regions of demonstrably regenerating muscle or in high-likelihood territories. Quality assurance standards, informed by the atlas and mapping data herein, could augment data reliability and potentially help translate mouse hind limb ischemia studies to patient care.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».