Live animal myelin histomorphometry of the spinal cord with video-rate multimodal nonlinear microendoscopy
Notice bibliographique
Résumé
In vivo imaging of cellular dynamics can be dramatically enabling to understand the pathophysiology of nervous system diseases. To fully exploit the power of this approach, the main challenges have been to minimize invasiveness and maximize the number of concurrent optical signals that can be combined to probe the interplay between multiple cellular processes. Label-free coherent anti-Stokes Raman scattering (CARS) microscopy, for example, can be used to follow demyelination in neurodegenerative diseases or after trauma, but myelin imaging alone is not sufficient to understand the complex sequence of events that leads to the appearance of lesions in the white matter. A commercially available microendoscope is used here to achieve minimally invasive, video-rate multimodal nonlinear imaging of cellular processes in live mouse spinal cord. The system allows for simultaneous CARS imaging of myelin sheaths and two-photon excitation fluorescence microendoscopy of microglial cells and axons. Morphometric data extraction at high spatial resolution is also described, with a technique for reducing motion-related imaging artifacts. Despite its small diameter, the microendoscope enables high speed multimodal imaging over wide areas of tissue, yet at resolution sufficient to quantify subtle differences in myelin thickness and microglial motility.
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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) | 0,002 | 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 ».