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Enregistrement W4410010599 · doi:10.1039/d4tb02808b

Raman microscopy as a tool to study changes in chemical composition upon structural differentiation of <i>Ambystoma</i> embryo

2025· article· en· W4410010599 sur OpenAlexfundno aff
Victor V. Volkov, Carole C. Perry

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchFaculty of Arts and SciencesTrent UniversityHarvard UniversityNottingham Trent UniversityCannon
Mots-clésRaman spectroscopyMaterials scienceMicroscopyEmbryoChemical compositionBiophysicsCell biologyNanotechnologyChemistryBiologyOpticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

is often used in regeneration studies because it reaches sexual maturity as aquatic larvae within 360 hours, and it can regenerate its appendages. In developing a spectroscopic approach for regeneration studies, in this contribution, we show that Raman confocal microscopy can be used as a diagnostic tool to describe the chemical composition of axolotl embryonal tissues at different stages of development. Experimental observations, supported by quantum chemistry studies on molecules reported or considered to be present in the tissues of the living organism, show that in the early stages of development (Harrison stage 11), there is only limited spatial differentiation of phospholipid, carotenoids and proteins, though, in the later stages of development (Harrison stage 33), differentiation of chemical species is possible and can be related to the development of tissues and organs. In particular, we were able to assess the oxidation state of proteins, their packing and the role of pigments in protection of cellular tissues. We believe the results presented here will be helpful for those involved in planning experiments to combine biochemistry, emission and Raman microscopy to research axolotl tissue regeneration mechanisms.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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