Estimation of Total Glomerular Number Using an Integrated Disector Method in Embryonic and Postnatal Kidneys
Notice bibliographique
Résumé
Congenital Anomalies of the Kidney and Urinary Tract (CAKUT) are a polymorphic group of clinical disorders comprising the major cause of renal failure in children. Included within CAKUT is a wide spectrum of developmental malformations ranging from renal agenesis, renal hypoplasia and renal dysplasia (maldifferentiation of renal tissue), each characterized by varying deficits in nephron number. First presented in the Brenner Hypothesis, low congenital nephron endowment is becoming recognized as an antecedent cause of adult-onset hypertension, a leading cause of coronary heart disease, stroke, and renal failure in North America. Genetic mouse models of impaired nephrogenesis and nephron endowment provide a critical framework for understanding the origins of human kidney disease. Current methods to quantitate nephron number include (i) acid maceration (ii) estimation of nephron number from a small number of tissue sections (iii) imaging modalities such as MRI and (iv) the gold standard physical disector/fractionator method. Despite its accuracy, the physical disector/fractionator method is rarely employed because it is labour-intensive, time-consuming and costly to perform. Consequently, less rigourous methods of nephron estimation are routinely employed by many laboratories. Here we present an updated, digitized version of the physical disector/fractionator method using free open source Fiji software, which we have termed the integrated disector method. This updated version of the gold standard modality accurately, rapidly and cost-effectively quantitates nephron number in embryonic and post-natal mouse kidneys, and can be easily adapted for stereological measurements in other organ systems.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».