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Enregistrement W3195943166 · doi:10.3389/fphys.2021.696270

A Complete and Low-Cost Cardiac Optical Mapping System in Translational Animal Models

2021· article· en· W3195943166 sur OpenAlexaff
Manuel Marina‐Breysse, Alba García-Escolano, Joaquín Vila García, Gabriel Reale-Nosei, José Manuel Alfonso-Almazán, Ping Yan, Jorge G. Quintanilla, Leslie M. Loew, Peter Lee, David Filgueiras‐Rama

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensEsri (Canada)
Organismes subventionnairesCentro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares
Mots-clésOptical mappingCardiac electrophysiologyComputer scienceAction (physics)Translational researchVentricular fibrillationArtifact (error)Data scienceMedicineMedical physicsElectrophysiologyCardiologyArtificial intelligencePathologyInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinicians, biologists, physicists, engineers, and computer scientists are coming together to better understand heart disease, which is currently the leading cause of death globally. Optical mapping, a high-speed fluorescence imaging technique that visualizes and measures key cardiac parameters such as action potentials, cytosolic calcium transients, and fibrillation dynamics, is a core research tool that has arisen from such interdisciplinary collaborations. In an effort to broaden its use, especially among clinical scientists and students, we developed a complete and low-cost optical mapping system, including a constant-flow Langendorff perfusion system, which minimizes the economic threshold to widespread use of this powerful tool in cardiac electrophysiology research. The system described here provides high spatiotemporal resolution data about action potentials, intracellular calcium transients and fibrillation wave dynamics in isolated Langendorff-perfused hearts (pigs and rabbits), relevant for translational research. All system components and software elements are fully disclosed with the aim of increasing the use of this affordable and highly versatile tool among clinicians, basic scientists and students wishing to tackle their own research questions with their own customizable systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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