A comparative study of cytoplasmic granules imaged by the real‐time microscope, Nile Red and Filipin in fibroblasts from patients with lipid storage diseases
Notice bibliographique
Résumé
Cytoplasmic granules in fibroblasts, visualized without stains, or labelled with Nile red, Filipin, or anti-LAMP-1 (lysosome-associated membrane protein 1), were imaged using the real-time microscope (RTM). New advances in light microscope technology were applied to detect cytoplasmic granules (RTM-visible granules) and characterize them by imaging contrast, size, shape, cellular distribution, composition, motion dynamics and quantity. Appearing as solid spheroids or ring structures, the majority of the RTM-visible granules contained Nile-red labelled neutral lipids. A smaller subpopulation, appearing dimmer, with less imaging contrast, contained Filipin-labelled free cholesterol. Most lipid storage granules have a diameter ranging from 0.3 mum to 0.6 mum, with a small population measuring up to 1 mum. They typically clustered in the perinuclear region and displayed relatively small oscillatory motion. Immunofluorescence based on LAMP-1 labelling highlighted granular structures that were distinct and separate from RTM-visible granules and other structures in the light modality of the microscope. RTM-visible granules were associated with disease phenotypes that have increased cellular neutral lipid stores corresponding to the Nile red-labelled droplets (e.g. triacylglycerides, cholesterol esters). As predicted, the fibroblast strains with a defect resulting in Wolman disease, when compared to control samples, consistently had RTM-visible granules, higher in imaging contrast and with larger diameters, that were labelled with Nile red, and also an increased frequency of Filipin-cholesterol complexes. By comparison, in fibroblasts where the lipid storage is less evident (Gaucher and Farber diseases) or from GM(1) gangliosidosis, where the primary storage substances are oligosaccharides, fewer and smaller RTM-visible granules were observed. In some cases, changes in contrast and morphology in the unstained cytoplasmic compartments were more evident than in the labelled structures. In summary, applying the RTM imaging system to fibroblasts enables differences between the various disease types to be seen and, in specific examples, a unique phenotype can be readily discerned.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».