Comprehensive Evaluation of Peripheral Nerve Regeneration in the Acute Healing Phase Using Tissue Clearing and Optical Microscopy in a Rodent Model
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral nerve injury (PNI), a common injury in both the civilian and military arenas, is usually associated with high healthcare costs and with patients enduring slow recovery times, diminished quality of life, and potential long-term disability. Patients with PNI typically undergo complex interventions but the factors that govern optimal response are not fully characterized. A fundamental understanding of the cellular and tissue-level events in the immediate postoperative period is essential for improving treatment and optimizing repair. Here, we demonstrate a comprehensive imaging approach to evaluate peripheral nerve axonal regeneration in a rodent PNI model using a tissue clearing method to improve depth penetration while preserving neural architecture. Sciatic nerve transaction and end-to-end repair were performed in both wild type and thy-1 GFP rats. The nerves were harvested at time points after repair before undergoing whole mount immunofluorescence staining and tissue clearing. By increasing the optic depth penetration, tissue clearing allowed the visualization and evaluation of Wallerian degeneration and nerve regrowth throughout entire sciatic nerves with subcellular resolution. The tissue clearing protocol did not affect immunofluorescence labeling and no observable decrease in the fluorescence signal was observed. Large-area, high-resolution tissue volumes could be quantified to provide structural and connectivity information not available from current gold-standard approaches for evaluating axonal regeneration following PNI. The results are suggestive of observed behavioral recovery in vivo after neurorrhaphy, providing a method of evaluating axonal regeneration following repair that can serve as an adjunct to current standard outcomes measurements. This study demonstrates that tissue clearing following whole mount immunofluorescence staining enables the complete visualization and quantitative evaluation of axons throughout nerves in a PNI model. The methods developed in this study could advance PNI research allowing both researchers and clinicians to further understand the individual events of axonal degeneration and regeneration on a multifaceted level.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».