Histological studies on the dermis of different breeds of dogs
Notice bibliographique
Résumé
The skin serves as the primary defense organ against environmental factors and pathogens, maintaining structural and functional stability despite of continuous changes. This study provides insight into the histological differences in the dermis of seven dog breeds (German Shepherd, Labrador Retriever, Dachshund, Beagle, Doberman Pinscher, German Spitz and Pug) and indigenous dogs, which could aid clinicians in tailoring breed-specific treatment protocols. Histological studies were performed on skin samples collected from the ventral abdominal region of 48 dogs (six from each breed) using standard procedures. The dermis was composed of a thin papillary layer and a thick reticular layer. The papillary layer lacked dermal papillae and was composed of closely arranged fine collagen fibres intermingled with a few elastic and reticular fibres. The reticular layer displayed coarser, loosely interwoven collagen bundles, with the presence of elastic fibres around adnexal structures. The dermis was highly vascularised, with numerous capillary loops and displayed abundant fibroblasts, macrophages, mast cells and nerve endings. Micrometrical analysis revealed significant breed-specific differences in dermal thickness. The Labrador Retriever exhibited the thickest papillary layer (308.49 42.27 μm), while the Doberman Pinscher had the thinnest (80.43 2.87 μm). In contrast, the reticular layer was thickest in the Doberman Pinscher (2985.06 114.26 μm) and thinnest in the Labrador Retriever (688.66 73.68 μm). A negative correlation existed between the thickness of epidermis and dermis. Variations in dermal structure were breed-dependent, affecting the mechanical properties, flexibility and susceptibility to dermatological conditions. Distinct differences in the histological structure of the dermis across breeds, emphasises the importance of breed-specific approaches in veterinary dermatology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».