Notice bibliographique
Résumé
Most neuro-pathophysiological research involving the hippocampus uses rodents as a nonhuman model, due to the extensive experimental descriptive literature and favorable cost. The findings from the rodent hippocampus may not be generalizable to humans, though, as ontogenetically they have different hippocampal components. While the rodent model has these limitations, the use of nonhuman primates is often not feasible due to economic and ethical considerations. Pigs are a translational alternative due to the anatomic similarity of the hippocampus in humans and pigs. Materials and Methods: Eight pigs’ brains were harvested and then analyzed according to our previously established technique. Five brains were frozen and three were stored in formalin. All eight brains were then sent to an independent histology service, where they were sectioned according to the methodology established by Holm 1994. The slabs were 10 µm with 2.5 cm2 of hippocampus cross-sectional area. Results: The mean total hippocampus volume was 892.84 mm3 ± 198.91 mm3 using Holm’s methodology. The mean number of cells per sample (20X magnification settings) was 9996.75, using automated ImageJ cell counting. Discussion: In this study, the counts of hippocampus cells were divided into two regions of interest: CA1 and CA3. Our results show that the mean number of hippocampus cells observed was 5.75 million and 2.25 million, in the CA1 and CA3 regions respectively. Holm reported 4.12 million cells in the CA1 region and 1.51 million cells in the CA3 region. The results presented here indicate the CA1 and CA3 cell percentages being 23% and 9% respectively, which are similar to the percentages reported by Holm (21% and 12%). Conclusion: These results corroborate previous findings and demonstrate a novel and cost-effective way to study the hippocampus of pigs in translational neurological research.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».