Measurement of cartilage sub‐component distributions through the surface by Raman spectroscopy‐based multivariate analysis
Notice bibliographique
Résumé
Articular cartilage posesses unique material properties due to a complex depth-dependent composition of sub-components. Raman spectroscopy has proven valuable in quantifying this composition through cartilage cross-sections. However, cross-sectioning requires tissue destruction and is not practical in situ. In this work, Raman spectroscopy-based multivariate curve resolution (MCR) was employed in porcine cartilage samples (n = 12) to measure collagen, glycosaminoglycan, and water distributions through the surface for the first time; these were compared against cross-section standards. Through the surface Raman measurements proved reliable in predicting composition distribution up to a depth of approximately 0.5 mm. A fructose-based optical clearing agent (OCA) was also used in an attempt to further improve depth of resolution of this measurement method. However, it did not; mainly due to a high-spectral overlap with the Raman spectra of main cartilage sub-components. This measurement technique potentially could be used in situ, to better understand the etiology of joint diseases such as osteoarthritis (OA).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».