A Light Emitting Mouse to Image Skin Inflammation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mouse ear swelling test is a well-accepted method for quantitating the inflammatory response to contact irritants and sensitizing agents. However, this assay measures edema rather than the cellular component of skin inflammation. OBJECTIVE: To develop a quantitative and noninvasive assay of inflammatory cell infiltration in contact dermatitis. METHODS: We bred a transgenic bioluminescent mouse that emits light proportional to cutaneous infiltration of inflammatory cells. We characterized this model by correlating luminescence with edema and histologic analysis of affected skin. A mouse strain expressing cyclization recombinase enzyme (cre) recombinase exclusively in myeloid cells was crossed with a reporter strain containing an inactivated form of the luciferase gene. In progeny mice, cre-mediated recombination repaired the luciferase gene, causing light emission from myeloid cells. Light emission and swelling from the inflamed ear was quantitated and compared to the contralateral ear. RESULTS: Light intensity correlated with the inflammatory cell infiltration in the dermis. In sensitized mice challenged with squaric acid, luminescence increased about 2.2-fold while swelling increased about 1.5-fold. CONCLUSION: Our model may serve as a useful screening assay for topical antiinflammatory molecules. Moreover, this approach allows real-time imaging of skin infiltration by specific inflammatory cell lineages in living animals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».