Non-Invasive Monitoring of Cutaneous Wound Healing in Non-Diabetic and Diabetic Model of Adult Zebrafish Using OCT Angiography
Notice bibliographique
Résumé
A diabetic wound presents a severe risk of infections and other complications because of its slow healing. Evaluating the pathophysiology during wound healing is imperative for wound care, necessitating a proper diabetic wound model and assay for monitoring. The adult zebrafish is a rapid and robust model for studying human cutaneous wound healing because of its fecundity and high similarities to human wound repair. OCTA as an assay can provide three-dimensional (3D) imaging of the tissue structure and vasculature in the epidermis, enabling monitoring of the pathophysiologic alterations in the zebrafish skin wound. We present a longitudinal study for assessing the cutaneous wound healing of the diabetic adult zebrafish model using OCTA, which is of importance for the diabetes research using the alternative animal models. We used non-diabetic (n = 9) and type 1 diabetes mellitus (DM) adult zebrafish models (n = 9). The full-thickness wound was generated on the fish skin, and the wound healing was monitored with OCTA for 15 days. The OCTA results demonstrated significant differences between diabetic and non-diabetic wound healing, involving delayed tissue remodeling and impaired angiogenesis for the diabetic wound, leading to slow wound recovery. The adult zebrafish model and OCTA technique may benefit long-term metabolic disease studies using zebrafish for drug development.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».