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Enregistrement W4399574339 · doi:10.1002/adbi.202400238

Development of a Mouse Cardiac Sarcoidosis Model Using Carbon Nanotubes

2024· article· en· W4399574339 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoidosis and Beryllium Toxicity Research
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCardiac function curveHeart failureFibrosisCardiologySarcoidosisInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sarcoidosis, a granulomatous disorder of unknown etiology affecting multiple organs. It is often a benign disease but can have significant morbidity and mortality when the heart is involved (often presenting with clinical manifestations such as conduction irregularities and heart failure). This study addresses a critical gap in cardiac sarcoidosis (CS) research by developing a robust animal model. The absence of a reliable animal model for cardiac sarcoidosis is a significant obstacle in advancing understanding and treatment of this condition. The proposed model utilizes carbon nanotube injection and transverse aortic constriction as stressors. Intramyocardial injection of carbon nanotubes induces histiocytes typical of sarcoid granulomas in the heart but shows limited effects on fibrosis or cardiac function. Priming the immune system with transverse aortic constriction prior to intramyocardial injection of carbon nanotubes enhances cardiac fibrosis, diminishes cardiac function, and impairs cardiac conduction. This novel, easily executable model may serve as a valuable tool for disease profiling, biomarker identification, and therapeutic exploration.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,306 · 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