Non-invasive imaging of zebrafish with spinal deformities using optical coherence tomography: a preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
A zebrafish model has recently been introduced to study various genetic mutations that could lead to spinal deformities such as scoliosis. However, current imaging techniques make it difficult to perform longitudinal studies of this condition in zebrafish, especially in the early stages of development. The goal of this project is to determine whether optical coherence tomography (OCT) is a viable non-invasive method to image zebrafish exhibiting spinal deformities. Images of both live and fixed malformed zebrafish (5 to 21 days postfertilization) as well as wild-type fish (5 to 29 days postfertilization) were acquired non-invasively using a commercial SD-OCT system, with a laser source centered at 930nm (λ=100nm), permitting axial and lateral resolutions of 7 and 8μm respectively. Using two-dimensional images and three-dimensional reconstructions, it was possible to identify the malformed notochord as well as deformities in other major organs at different stages of formation. Visualization of the notochord was facilitated with the development of a segmentation algorithm. OCT images were compared to HE histological sections and images obtained by calcein staining. Because of the possibility of performing longitudinal studies on a same fish and reducing image processing time as compared with staining techniques and histology, the use of OCT could facilitate phenotypic characterization in studying genetic factors leading to spinal deformities in zebrafish and could eventually contribute to the identification of the genetic causes of spinal deformities such as scoliosis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».