Estudo morfoquantitativo do plexo mioentérico de cães afetados pela Distrofia Muscular do Golden Retriever (GRMD)
Bibliographic record
Abstract
A distrofia muscular do Golden Retriever é uma miopatia hereditária, recessiva e fatal. Achados clinicopatológicos no trato gastrintestinal desses cães, como atrofia muscular, megaesôfago, dilatação gástrica são relatados, com possíveis alterações nos plexos entéricos. Este trabalho tem como objetivo analisar os neurônios colinérgicos e nitrérgicos do plexo mioentérico, a expressão do receptor P2X7 e a morfologia do íleo de cães afetados pela distrofia muscular comparados aos de cães não afetados. Os tecidos foram preparados por métodos imunohistoquímicos de marcação do Óxido Nítrico Sintase (NOS), Acetilcolina Transferase (ChAT), do pan-neuronal anti-HuC/D e do receptor P2X7. As análises qualitativas e quantitativas das contagens das marcações, das densidades neuronais e da área dos perfis foram obtidas dos Microscópios de Fluorescência, de Confocal de Varredura à Laser, e Microscópio Eletrônico de Transmissão. Os resultados qualitativos demonstraram que neurônios NOS-ir e ChAT-ir apresentaram morfologia Dogiel Tipo I com fibras que colocalizam com o receptor P2X7 e a musculatura intestinal com núcleos picnóticos e maior quantidade de fibras colágenas no grupo distrófico. Os dados quantitativos demonstraram: a) diminuição na área do perfil neuronal dos neurônios NOS-ir e ChAT-ir no grupo distrófico b) maior densidade de neurônios NOS-ir no grupo distrófico. O presente estudo adicionou informações sobre o código químico do plexo mioentérico de cães que podem facilitar o entendimento de desordens intestinais nesses animais.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".