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Enregistrement W4372348743 · doi:10.1002/adsr.202300015

In Situ Non‐Invasive Imaging of Neutrophil Myeloperoxidase and Skin Reactive Oxygen Species in Experimental Murine Atopic Dermatitis

2023· article· en· W4372348743 sur OpenAlexafffund
Samuel Babity, Shihao Pei, Julia Galimi, Vanessa L.S. LaPointe, Davide Brambilla, Frédéric Couture

Notice bibliographique

RevueAdvanced Sensor Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensUniversité LavalCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCégep de LévisOncolytics Biotech (Canada)Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMyeloperoxidaseReactive oxygen speciesAtopic dermatitisImmunologyPathologyChemistryBiologyInflammationMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Neutrophils play a key role in the innate immune inflammatory response, notably through the release of the myeloperoxidase enzyme from azurophilic granules, locally generating reactive oxygen species. Although short‐lived, these reactive oxygen species are directly involved in local tissue damage in response to microbial intrusion. Neutrophil‐derived myeloperoxidase has been reported as an important factor in the elicitation of atopic dermatitis and is considered a potential target and biomarker. This study describes the use of in situ imaging techniques comprising both chemiluminescent resonance energy‐transfer and ratiometric fluorescent microtattoos to locally and non‐invasively image myeloperoxidase activity and skin reactive oxygen species in a murine model of calcipotriol‐induced atopic dermatitis. Using neutrophil depletion to assess granulocyte contribution to the observed imaging signals, the non‐invasive longitudinal data are found to correlate with endpoint biochemical activity assays for both myeloperoxidase and reactive oxygen species by‐products, as well as with immunohistochemical analysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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