Semi-Automatic Classification of Skeletal Morphology in Genetically Altered Mice Using Flat-Panel Volume Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Rapid progress in exploring the human and mouse genome has resulted in the generation of a multitude of mouse models to study gene functions in their biological context. However, effective screening methods that allow rapid noninvasive phenotyping of transgenic and knockout mice are still lacking. To identify murine models with bone alterations in vivo, we used flat-panel volume computed tomography (fpVCT) for high-resolution 3-D imaging and developed an algorithm with a computational intelligence system. First, we tested the accuracy and reliability of this approach by imaging discoidin domain receptor 2- (DDR2-) deficient mice, which display distinct skull abnormalities as shown by comparative landmark-based analysis. High-contrast fpVCT data of the skull with 200 microm isotropic resolution and 8-s scan time allowed segmentation and computation of significant shape features as well as visualization of morphological differences. The application of a trained artificial neuronal network to these datasets permitted a semi-automatic and highly accurate phenotype classification of DDR2-deficient compared to C57BL/6 wild-type mice. Even heterozygous DDR2 mice with only subtle phenotypic alterations were correctly determined by fpVCT imaging and identified as a new class. In addition, we successfully applied the algorithm to classify knockout mice lacking the DDR1 gene with no apparent skull deformities. Thus, this new method seems to be a potential tool to identify novel mouse phenotypes with skull changes from transgenic and knockout mice on the basis of random mutagenesis as well as from genetic models. However for this purpose, new neuronal networks have to be created and trained. In summary, the combination of fpVCT images with artificial neuronal networks provides a reliable, novel method for rapid, cost-effective, and noninvasive primary screening tool to detect skeletal phenotypes in mice.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».