Analysis of the spatiotemporal dynamics of vascular injury and regeneration following experimental Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The loss of vasculature in Spinal Cord Injury (SCI) contributes to secondary injury, expanding the injury to unharmed spinal cord (SC) regions. Understanding these mechanisms is crucial for developing therapeutic interventions. Research question: Comprehensive analysis of the temporospatial dynamics of vascular injury and regeneration following SCI. Materials and methods: Adult C57BL/6J mice were subjected to clip-compression SCI (Th 6/7, 5g, 60s, n = 20) or sham injury (laminectomy, n = 4), and sacrificed at 1, 3, 7, 14, and 28 days (d) post-injury following intracardial fluorescein isothiocyanate (FITC)-Lectin perfusion. Histological analysis (CD31, FITC-Lectin, Ki-67, IgG, TER-119) assessed vascular changes, permeability, and proliferation within the injury epicenter (region 0 (R0), ± 0,5 mm) and two adjacent SC regions (R1: ± 1 mm, R2: ± 2.5 mm). Results: ) returned to baseline quicker (R0: d3, R1 and R2: d14). Vascular proliferation (CD31+/Ki-67+) manifested across all regions at d3 (p < 0.01), and most notably in R2 (p < 0.01). Vascular permeability for IgG remained disrupted until d3 in R0 and R1 and until d14 in R2. Discussion and conclusion: Vascular injury is most severe initially and spreads to the surrounding SC regions. Gradual vascular regeneration occurs early and up to a considerable distance from the injury epicenter, highlighting the potential of early therapeutic interventions targeted at vascular repair and regeneration.
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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 ».