Élaboration de protocoles robustes pour permettre la caractérisation de sondes fluorescentes pour la quantification de l’activité myéloperoxydase in vivo
Bibliographic record
Abstract
Les examens d'imagerie médicale standards, comme l'échographie, la tomographie par émission de position et l'imagerie par résonance magnétique, permettent d'obtenir des informations physiopathologiques (anatomiques et moléculaires) sur des tissus ou organes d'intérêt. Les informations structurelles sont essentielles pour décrire et traiter plusieurs cas cliniques. Cependant, des biopsies sont souvent requises pour étudier les mécanismes biochimiques qui évoluent conjointement avec les pathologies. Puisque 25 % des biopsies entrainent des complications, il est souhaitable de développer des modalités d'imagerie novatrices. L'imagerie de fluorescence est une modalité en essor qui permet de visualiser de multiples agents d'imagerie simultanément. Le projet propose le développement et la caractérisation de nouvelles sondes fluorescentes qui permettront de détecter l'activité de la myéloperoxydase, une enzyme importante des réactions inflammatoires in vivo. L'application visée consiste en l'imagerie de l'activité de cette enzyme dans le contexte de l'inflammation pulmonaire du rat. Les sondes candidates ont été synthétisées par la plateforme de synthèse de peptides et de sondes d'imagerie de l'Institut de pharmacologie de Sherbrooke. Elles sont initialement peu fluorescentes, mais leur activation par un produit de la myéloperoxydase, l’acide hypochlorique, augmente grandement leur fluorescence. Les sondes mises dans des conditions d'activation devraient voir leur fluorescence augmenter dans le temps jusqu'à activation complète. L’introduction permettra d’approfondir des sujets clés à la compréhension du projet, comme l’évènement inflammatoire pulmonaire visé, les techniques d’imagerie standards et novatrices ainsi que la mécanique d’activation des agents d’imagerie utilisés.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".