Nonlinear Optical Microscopy of Murine Abdominal Aortic Aneurysm
Notice bibliographique
Résumé
Abdominal aortic aneurysm (AAA) is a cardiovascular disease characterized by dilation and weakening of the vessel wall. AAA rupture is responsible for approximately 14,000 deaths annually in the United States [1]. Nonlinear optical (NLO) microscopy presents new possibilities for analyzing AAA tissue samples from murine models. Common NLO techniques are two-photon excitation fluorescence (TPEF), which detects the intrinsic autofluorescent properties of elastin, and second-harmonic generation (SHG), which is specific for collagen fibrils. Elastin and collagen, two major extracellular matrix components, help the aortic wall withstand internal pressure. Murine AAAs were created through 1) subcutaneous continuous systemic infusion of angiotensin II (AngII) in hyperlipidemic apolipoprotein E-deficient mice and 2) by intraluminal infusion of elastase (low 0.5 U/ml and high 25 U/ml concentrations) into the infrarenal aorta of rats [2]. We imaged aneurysmal and control tissue using TPEF and SHG and compared the resulting images to sections stained with standard elastin and collagen markers. TPEF images revealed disorganized elastin sheets and SHG images indicated collagen turnover after aneurysm formation. We quantified the relative degree of elastin degradation and collagen content in the aortic media within a user-defined area on sections stained with Verhoeff-van Gieson (VVG) or Masson’s trichrome (MTC), as well as on TPEF and SHG images. Our analysis with VVG-stained sections shows that elastin content in AAA tissue is significantly decreased by 64% in AngII models (P=0.02), by 34% in low concentration elastase models (P=0.07), and by 99% in high concentration elastase models (P=0.03), relative to control aortic tissue.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».