Estudo quantitativo das células granulares adenohipofisárias associadas à produção do hormônio de crescimento e avaliação do perfil bioquímico do IGF-I em cães Golden Retriever com Distrofia Muscular (GRMD)
Bibliographic record
Abstract
A Distrofia Muscular de Duchenne (DMD) é uma doença recessiva ligada ao cromossomo ?X?, causada pela ausência da proteína distrofina que ocorre em vários tecidos, sendo caracterizada por uma severa disfunção da musculatura esquelética ocasionando morte prematura do paciente. Embora controverso, alguns autores reportaram que o GH (hormônio do crescimento) estaria implicado no desenvolvimento da doença e poderia ser utilizado no tratamento da mesma. Desta forma, neste estudo a dosagem sérica de IGF-I (Fator I de crescimento Similar à insulina) um peptídeo GH-dependente que regula as ações do hormônio do crescimento, foi realizada no intuito de verificar se existe correlação ou não entre o desenvolvimento da doença e a concentração sérica de IGF-I. As variações nos níveis deste hormônio foram demonstradas com o decorrer da idade sendo que, nos três primeiros meses todos os animais apresentaram comportamento semelhante com aumento dos níveis de IGF-I, porém no quarto mês os animais Distróficos benignos apresentaram redução média de 34% deste hormônio, enquanto ocorreu aumento de 1% no animal não Distrófico. Ainda, as células granulares adenohipofisárias relacionadas à produção do hormônio de crescimento em cães Golden Retriever com Distrofia Muscular apresentam-se maiores do que nos cães Golden Retriever não distróficos quanto aos seguintes parâmetros (eixo longo, área seccional e volume celular). À microscopia eletrônica de transmissão observamos que as células estudadas apresentam grânulos elétron-densos de parede dupla e distribuídos por todo o citosol. Estes grânulos apresentaram-se maiores nos animais Distróficos quando comparados aos animais não Distróficos.
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) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".