Second harmonic generation imaging of collagen matrix remodeling in a stimulated 3D cellular environment: forward versus backward detection
Notice bibliographique
Résumé
The structural remodeling of collagen is important in several biological processes such as wound healing, tendon repair, fibrosis and developmental morphogenesis. Multiphoton microscopy, which uses ultra-short femto-second laser pulses as an excitation source, is efficient in the multiphoton excitation fluorescence (MPEF) of exogenous fluorescent labels tagged to various cellular macromolecular objects, as well as in the induction of a highly specific second harmonic generation (SHG) signal from non-centrosymmetric macromolecules such as fibrillar collagens. Although the non-descanned detectors in the reflection geometry have normally been employed for capturing the backward scattered SHG as well as the MPEF signals, considering the wide range of engineered thick tissue imaging applications, there are still un-answered questions about the generated 3D collagen structures because of the directional pattern of SHG signals. The present study dealt with an in vitro collagen-fibroblast raft model in which the stimulation of fibroblast cells induced the lateral orientation of collagen molecules. The SHG signals originating from the 3D collagen matrix were captured simultaneously in both forward and backward scattering directions to understand the collagen structural differences and to generate a comprehensive understanding of collagen matrix remodeling.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».