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Enregistrement W4378905602 · doi:10.3389/fragi.2023.1178566

Quantitative nanohistology of aging dermal collagen

2023· article· en· W4378905602 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLondon Centre for Nanotechnology
Mots-clésExtracellular matrixDermisReticular connective tissueNanoindentationReticular DermisCollagen fibrilAtomic force microscopyBiophysicsChemistryPathologyAnatomyMaterials scienceBiologyMedicineBiochemistryNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The skin is the largest organ in the body and is essential for protecting us from environmental stressors such as UV radiation, pollution, and pathogens. As we age, our skin undergoes complex changes that can affect its function, appearance, and health. These changes result from intrinsic (chronological) and extrinsic (environmental) factors that can cause damage to the skin’s cells and extracellular matrix. As higher-resolution microscopical techniques, such as Atomic Force Microscopy (AFM), are being deployed to support histology, it is possible to explore the biophysical properties of the dermal scaffold’s constituents, such as the collagen network. In this study, we demonstrate the use of our AFM-based quantitative nanohistology, performed directly on unfixed cryosections of 30 donors (female, Caucasian), to differentiate between dermal collagen from different age groups and anatomical sites. The initial 420 (10 × 10 μm 2 ) Atomic Force Microscopy images were segmented into 42,000 (1 × 1 μm 2 ) images before being classified according to four pre-defined empirical collagen structural biomarkers to quantify the structural heterogeneity of the dermal collagen. These markers include interfibrillar gap formation, undefined collagen structure, and registered or unregistered dense collagen fibrillar network with evident D-banding. The structural analysis was also complemented by extensive nanoindentation (∼1,000 curves) performed on individual fibrils from each section, yielding 30,000 indentation curves for this study. Principal Component Analysis was used to reduce the complexity of high-dimensional datasets. The % prevalence of the empirical collagen structural biomarkers between the papillary and reticular dermis for each section proves determinant in differentiating between the donors as a function of their age or the anatomical site (cheek or breast). A case of abnormal biological aging validated our markers and nanohistology approach. This case also highlighted the difference between chronological and biological aging regarding dermal collagen phenotyping. However, quantifying the impact of chronic and pathological conditions on the structure and function of collagen at the sub-micron level remains challenging and lengthy. By employing tools such as the Atomic Force Microscope as presented here, it is possible to start evaluating the complexity of the dermal matrix at the nanoscale and start identifying relevant collagen morphology which could be used toward histopathology standards.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,363

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,286 · 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