Follow-up of COLL2-1, COLL2-1NO2 and myeloperoxydase in dogs after transection of the cruciate ligament of the knee
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine the profile of Coll2-1, Coll2-1NO2 and myeloperoxydase (MPO) serum concentrations in experimental knee OA induced in the dog by transection of the anterior cruciate ligament. Methods: Surgical transection of the ACL of the right knee was performed on 16 adult crossbred dogs. The dogs were sacrificed 8 weeks after the surgical procedure. Coll2-1, Coll2-1NO2 and MPO were measured by specific immunoassays in 16 dogs at baseline and every 2 weeks during the 8 weeks. The results were expressed as median (range). Results: Immunostainings with D3 and D37, the antiserum recognizing Coll2-1 and Coll2-1NO2, respectively, labelled extracellular matrix in the superficial layer of fibrillated cartilage. After the transection of the ACL, the concentration of 3 biomarkers increased significantly (Friedman test: p<0.001). The concentrations of Coll2-1 and MPO were significantly increased at week 2 compared to baseline [Coll2-1 baseline: 281.57 (131.02-384.67) nM vs Coll2-1 week 2: 345.52 (181.15-589.25) nM (p<0.01) and MPO baseline: 5.16 (<0.4-14.7) ng/ml vs MPO week 2: 14.54 (3.28-31.50) ng/ml (p<0.001)] and remained stable until week 8 [Coll2-1 week 8:318.89 (117.95-492.28) nM and MPO week 8: 11.55 (2.87-42.94) ng/ml]. The Coll2-1NO2 concentration increased significantly at weeks 6 and 8 compared to baseline [Coll2-1NO2 baseline: 0.54 (0.29-1.48) nM vs Coll2-1NO2 week 6: 0.64 (0.40-1.9) nM (p<0.001) vs week 8: 0.61 (0.37-1.79) nM]. Conclusions: These findings suggest that Coll2-1 is a relevant marker for the detection of early structural changes in OA dogs. Interestingly, MPO and Coll2-1NO2 are increased in OA dogs indicating that an oxidative stress occurs in this OA model.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».