High Resolution Dissection of Reactive Glial Nets in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Fixed human brain samples in tissue repositories hold great potential for unlocking complexities of the brain and its alteration with disease. However, current methodology for simultaneously resolving complex three-dimensional (3D) cellular anatomy and organization, as well as, intricate details of human brain cells in tissue has been limited due to weak labeling characteristics of the tissue and high background levels. To expose the potential of these samples, we developed a method to overcome these major limitations. This approach offers an unprecedented view of cytoarchitecture and subcellular detail of human brain cells, from cellular networks to individual synapses. Applying the method to AD samples, we expose complex features of microglial cells and astrocytes in the disease. Through this methodology, we show that these cells form specialized 3D structures in AD that we refer to as reactive glial nets (RGNs). RGNs are areas of concentrated neuronal injury, inflammation, and tauopathy and display unique features around β-amyloid plaque types. RGNs have conserved properties in an AD mouse model and display a developmental pattern coinciding with the progressive accumulation of neuropathology. The method provided here will help reveal novel features of the healthy and diseased human brain, and aid experimental design in translational brain research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».