Chemically induced cone degeneration in the 13-lined ground squirrel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Animal models of retinal degeneration are critical for understanding disease and testing potential therapies. Inducing degeneration commonly involves the administration of chemicals that kill photoreceptors by disrupting metabolic pathways, signaling pathways, or protein synthesis. While chemically induced degeneration has been demonstrated in a variety of animals (mice, rats, rabbits, felines, 13-lined ground squirrels (13-LGS), pigs, chicks), few studies have used noninvasive high-resolution retinal imaging to monitor the in vivo cellular effects. Here, we used longitudinal scanning light ophthalmoscopy (SLO), optical coherence tomography, and adaptive optics SLO imaging in the euthermic, cone-dominant 13-LGS (46 animals, 52 eyes) to examine retinal structure following intravitreal injections of chemicals, which were previously shown to induce photoreceptor degeneration, throughout the active season of 2019 and 2020. We found that iodoacetic acid induced severe pan-retinal damage in all but one eye, which received the lowest concentration. While sodium nitroprusside successfully induced degeneration of the outer retinal layers, the results were variable, and damage was also observed in 50% of contralateral control eyes. Adenosine triphosphate and tunicamycin induced outer retinal specific damage with varying results, while eyes injected with thapsigargin did not show signs of degeneration. Given the variability of damage we observed, follow-up studies examining the possible physiological origins of this variability are critical. These additional studies should further advance the utility of chemically induced photoreceptor degeneration models in the cone-dominant 13-LGS.
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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 | 0,001 | 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 ».