The Lacunocanalicular Network is Denser in C57BL/6 Compared to BALB/c Mice
Notice bibliographique
Résumé
The lacunocanalicular network (LCN) is an intricate arrangement of cavities (lacunae) and channels (canaliculi), which permeates the mineralized bone matrix. In its porosity, the LCN accommodates the cell network of osteocytes. These two nested networks are attributed a variety of essential functions including transport, signaling, and mechanosensitivity due to load-induced fluid flow through the LCN. For a more quantitative assessment of the networks' function, the three-dimensional architecture has to be known. For this reason, we aimed (i) to quantitatively characterize spatial heterogeneities of the LCN in whole mouse tibial cross-sections of BALB/c mice and (ii) to analyze differences in LCN architecture by comparison with another commonly used inbred mouse strain, the C57BL/6 mouse. Both tibiae of five BALB/c mice (female, 26-week-old) were stained using rhodamine 6G and whole tibiae cross-sections were imaged using confocal laser scanning microscopy. Using image analysis, the LCN was quantified in terms of density and connectivity and lacunar parameters, such as lacunar degree, volume, and shape. In the same tibial cross-sections, the calcium content was measured using quantitative backscattered electron imaging (qBEI). A structural analysis of the LCN properties showed that spatially denser parts of the LCN are mainly due to a higher density of branching points in the network. While a high intra-individual variability of network density was detected within the cortex, the inter-individual variability between different mice was low. In comparison to C57BL/6J mice, BALB/c mice showed a distinct lower canalicular density. This reduced network was already detectable on a local network level with fewer canaliculi emanating from lacunae. Spatial correlation with qBEI images demonstrated that bone modeling resulted in disruptions in the network architecture. The spatial heterogeneity and differences in density of the LCN likely affects the fluid flow within the network and therefore bone's mechanoresponse to loading.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».