Spatiotemporal analysis of renal autoregulation
Notice bibliographique
Résumé
Laser speckle perfusion imaging was used to study vascular interactions among nephrons in relation to renal autoregulation on physiologically relevant spatial and temporal scales. Surface images of stabilized rat kidneys were collected with a moorFLPI imager (Moor Instruments, UK) at a sampling rate of 1 Hz. High resolution time‐frequency spectra (TFS) were generated for each pixel after application of a 2D spatial filter. The maximum amplitude from each TFS within the two autoregulation frequency ranges (tubuloglomerular feedback: 0.02 – 0.05 Hz and the myogenic mechanism: 0.1 – 0.3 Hz) were found at each time point, and the corresponding instantaneous frequency and phase were extracted. Frequency maps at each time point were constructed to visualize how autoregulation is organized across the kidney surface. Time‐varying, wide‐radius synchronization in the form of frequency‐locked pixels was observed. The reported methods can be used to study the synchronization of nephrons and the autoregulatory components involved. It can also be used to study pathophysiological consequences of loss of synchronization. This research was supported by CIHR MOP‐102694 and the Intramural Research Program of the National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering, NIH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».