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Enregistrement W4319007894 · doi:10.1161/str.54.suppl_1.102

Abstract 102: Imaging Markers Of Energy Metabolism In The Post-stroke Mouse Brain

2023· article· en· W4319007894 sur OpenAlexaff
Nicole J. Sylvain, M. Jake Pushie, Huishu Hou, Claire N DuVal, Sally Caine, Mark J. Hackett, Michael Kelly

Notice bibliographique

RevueStroke · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPenumbraStroke (engine)GlycogenMedicineLesionGlutamate receptorGlycolysisPathologyBrain ischemiaIschemiaBiochemistryMetabolismInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cerebral ischemia results in a lesion comprised of dying cells surrounded by a band of tissue containing cells at risk of dying, called the penumbra. Understanding the status of energy metabolism in the stroke is necessary to get a clearer picture of the formation of the lesion, and may provide insights into potential therapeutic targets. The detection and distribution of energy metabolism biomarkers, particularly in ischemic brain tissue, presents significant challenges for conventional laboratory techniques due to the labile nature of these markers and the lack of unique chemical or spectroscopic handles. Fourier Transform infrared (FTIR) spectroscopic imaging can be used to map the distribution of different biochemical parameters, such as lipids, proteins, aggregated proteins, glycogen, lactate, pyruvate, ATP/ADP, NADH and glutamate. Methods: We employed the photothrombotic stroke model in adult mice to produce a permanent focal stroke lesion. Brain tissue was collected at multiple time points (1h to 4 weeks post-stroke). FTIR imaging was employed to map the distribution of unique biochemical fingerprints for over a dozen key metabolic markers. Immunohistochemistry was also performed on adjacent tissues to correlate biomarkers revealed by FTIR with the distribution of astrocytes, myelin and macrophages. Results: During the first week poststroke, the lesion shows decreased lipid esters, protein, ATP/ADP, NADH content while showing an increase in glutamate, aggregated protein, lactate and pyruvate. Glycogen can be seen to accumulate in the penumbra starting at 1 day post-stroke until 1 week post-stroke, which correlates with the appearance of astrocytes around the border of the stroke lesion. From 1 week to 4 weeks post-stroke, we observe an increase in lipid esters in the lesion, as well as a decrease in glycogen, lactate and pyruvate, while an increase in ATP/ADP and NADH can be observed. Conclusion: We are showing for the first time novel images of multiple energy metabolism biomarkers across a range of post-stroke time points in a mammalian brain. This type of imaging will be important in studying post-stroke interventions, particularly drugs that are known to alter energy metabolism.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
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