Laser-Based Single-Axon Transection for High-Content Axon Injury and Regeneration Studies
Notice bibliographique
Résumé
The investigation of the regenerative response of the neurons to axonal injury is essential to the development of new axoprotective therapies. Here we study the retinal neuronal RGC-5 cell line after laser transection, demonstrating that the ability of these cells to initiate a regenerative response correlates with axon length and cell motility after injury. We show that low energy picosecond laser pulses can achieve transection of unlabeled single axons in vitro and precisely induce damage with micron precision. We established the conditions to achieve axon transection, and characterized RGC-5 axon regeneration and cell body response using time-lapse microscopy. We developed an algorithm to analyze cell trajectories and established correlations between cell motility after injury, axon length, and the initiation of the regeneration response. The characterization of the motile response of axotomized RGC-5 cells showed that cells that were capable of repair or regrowth of damaged axons migrated more slowly than cells that could not. Moreover, we established that RGC-5 cells with long axons could not recover their injured axons, and such cells were much more motile. The platform we describe allows highly controlled axonal damage with subcellular resolution and the performance of high-content screening in cell cultures.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».