Adapting Indirect Calorimetry to measure metabolic status of healthy and septic neonatal mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Commercially available platforms to measure murine pulmonary gas exchange have long been used to measure metabolic status of adult animals, thus providing insights into metabolic disease, diabetes, and infection. Metabolic status is increasingly being recognized as an important modulator of neonatal immunity, and capturing pulmonary gas exchange in neonatal animals provides a non-invasive way to capture physiological information in health and disease and may reveal metabolic determinants of immune-mediated diseases unique to this life stage. We evaluated an indirect calorimetry (IC) system, the Promethion Core CGF system outfitted with Respirometry Chambers (RC3) as a tool to accurately capture pulmonary gas exchange from individual healthy and septic murine neonatal pups in the first week of life. We assessed the technical variance of the platform, impact of the procedure of animal welfare, compared measurements performed either at room temperature or at 30°C, and determined the platform’s sensitivity to measure gas exchange from pups with very small lung capacity or low respiratory rate. While gas exchange was not captured above background levels in all pups with either very small lung volume (pups less than 4 days old) or with very low respiratory rates (septic pups with the most depressed respiratory status), measurements did capture physiologically relevant changes in gas exchange across age and disease states. The impost associated with frequent handling of septic animals for IC did not negatively impact clinical outcomes among pups challenged with a polymicrobial slurry. Further, while performing the IC readings at 30°C successfully stabilized animal body temperature, the VO2 and VCO2 values differed across temperature states for older pups. In conclusion, the Promethion Core system outfitted with RC3 chambers is a viable platform to integrate IC into murine neonatal health research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».