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Enregistrement W4386146790 · doi:10.1016/j.xpro.2023.102524

Differential systemic decellularization in vivo to study molecular changes in each vasculature layer in murine models of disease

2023· article· en· W4386146790 sur OpenAlexafffund
Xavier Gallart‐Palau, Cristina Lorca, María Mulet, José Antonio Sánchez Milán, Julia Lisa, SoFong Cam Ngan, Ranjith Iyappan, Maryam Katoueezadeh, Aida Serra, Siu Kwan Sze

Notice bibliographique

RevueSTAR Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Ischemia and Reperfusion
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónInstituto de Salud Carlos IIIMedical Research CouncilAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaCanadian Institutes of Health ResearchNational Medical Research CouncilInstitute for Bioengineering of CataloniaUniversitat de LleidaEuropean Social FundBrock UniversityMinisterio de Ciencia e InnovaciónGeneralitat de CatalunyaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionCentres de Recerca de Catalunya
Mots-clésDecellularizationIn vivoGlycocalyxMedicinePerfusionDiseasePathologyBiomedical engineeringCardiologyBiologyImmunologyTissue engineeringGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vascular dysfunction underlies the onset and progression of many life-threatening diseases, highlighting the need for improved understanding of its molecular basis. Here, we present differential systemic decellularization in vivo (DISDIVO), a protocol that enables systemic and independent study of the molecular changes in each vasculature layer in murine models of disease. We describe steps for anesthesia, perfusion surgery, and exsanguination. We then detail detachment and collection of glycocalyx and decellularization and collection of both endothelial and smooth muscle cells. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Serra et al., Gallart-Palau et al., and Vinaiphat et al.1,2,3

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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