Predicting myofiber cross-sectional area and triglyceride content with electrical impedance myography: A study in db/db mice.
Predicting myofiber cross-sectional area and triglyceride content with electrical impedance myography: A study in db/db mice.
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DOI：
10.1002/mus.27095
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发表时间：
2021-01
期刊：
影响因子：
3.4
通讯作者：
Rutkove SB
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Pandeya SR;Nagy JA;Riveros D;Semple C;Taylor RS;Mortreux M;Sanchez B;Kapur K;Rutkove SB
电阻抗肌图(EIM)提供了对肌肉组成和结构的洞察。我们试图评估它在以肌纤维萎缩为特征的小鼠肥胖模型中的应用。我们应用了一种预测算法，即最小绝对收缩和选择算子(LASSO)，对db/db和野生型小鼠的表面、针阵和体外EIM数据进行了预测，并从组织学和甘油三酯(TG)含量方面评估了肌纤维横截面积(CSA)。所有三种模式的EIM数据都提供了可以接受的预测，CSA的平均均方根误差为15%(即，平均CSA为1439μm2，为±209μm2)，TG含量的RMSE为30%(即，平均TG含量为25.4nmolTG/mg肌肉，为±7.3nmolTG/mg肌肉)。EIM与预测性算法相结合，无需活检即可对肌纤维CsA和TG含量进行合理估计。
Electrical impedance myography (EIM) provides insight into muscle composition and structure. We sought to evaluate its use in a mouse obesity model characterized by myofiber atrophy. We applied a prediction algorithm, ie, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), to surface, needle array, and ex vivo EIM data from db/db and wild-type mice and assessed myofiber cross-sectional area (CSA) histologically and triglyceride (TG) content biochemically. EIM data from all three modalities provided acceptable predictions of myofiber CSA with average root mean square error (RMSE) of 15% in CSA (ie, ±209 μm2 for a mean CSA of 1439 μm2) and TG content with RMSE of 30% in TG content (ie, ±7.3 nmol TG/mg muscle for a mean TG content of 25.4 nmol TG/mg muscle). EIM combined with a predictive algorithm provides reasonable estimates of myofiber CSA and TG content without the need for biopsy.
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