3D Visualization of the Glomerulus within Kidney Tissue made Transparent through Passive Optical Clearing
Notice bibliographique
Résumé
The understanding of structure/function relationships in complex cellular systems is enhanced by 3D visualization of their organization at microscopic resolution. Primarily for e-learning purposes, we recently used Amira 5.1 software to develop a digital 3D model of the renal corpuscle derived from serial histologically stained semi-thin sections. Since this technique is labour-intensive and time-consuming, in this study we applied the optical clearing method CLARITY to render kidney tissue optically transparent for 3D visualization of specific structures within the renal corpuscle by immunocytochemistry and confocal microscopy. Mouse kidneys were infused with a hydrogel solution to fix and cross-link protein. Cortical kidney tissue was then cut into 1mm thick sections and passively cleared for 40 days in clearing solution. The resultant optically transparent tissue was labelled for 4 days with primary antibodies against podocyte specific antigens such as nephrin, a transmembrane protein of the slit diaphragm, followed by incubation for 4 days with fluorescent secondary antibodies. 3D visualization by confocal microscopy provides detailed morphological information of the filtration barrier in the kidney glomerulus. High-resolution 3D imaging of complex cellular structures using passive optical clearing methods thus may prove useful for histology education and in histopathological inquiries.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».