MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406128250 · doi:10.3389/fnagi.2024.1445164

Sex-specific ultrasound imaging biomarkers of neurodegeneration in a mouse model

2025· article· en· W4406128250 sur OpenAlexafffund
Drew P. Locke, Haley Adams, Alexander R. Pelley, Rojan Saghian, Alexandre S Maekawa, Darcie Stapleton, Grace V. Mercer, John G. Sled, Lindsay S. Cahill

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesAlzheimer Society Research ProgramAlzheimer SocietyAlzheimer's Society
Mots-clésNeurodegenerationNeuroscienceUltrasoundMedicineNeuroimagingUltrasound imagingPathologyPsychologyRadiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Early detection of neurodegeneration is essential for optimizing interventions. The highly reproducible progression of neurodegeneration in the decrepit (dcr) mouse allows investigation of early biomarkers and mechanisms of brain injury. Methods Using high-frequency ultrasound, the common carotid arteries of female and male dcr and control mice were imaged longitudinally at time points bracketing the disease progression (50, 75, and 125 days of age) (n = 6 mice/group/sex). Results Over the disease time course, the female dcr mice demonstrated increased carotid artery blood flow and pulse wave velocity while the male dcr mice had a decrease in heart rate and no change in carotid artery ultrasound parameters. Early imaging biomarkers were sex-specific, with decreased carotid artery blood flow in female dcr mice and increased carotid artery diameter and decreased pulse wave velocity in males. Discussion Carotid artery and wave reflection ultrasound is a promising screening tool for early detection of neurodegeneration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Aging NeuroscienceMême sujetCardiovascular Health and Disease PreventionTravaux en français237 207