3D printing of beta-amyloid protein deposits along capillary walls
Notice bibliographique
Résumé
Abnormally high levels of neocortical beta-amyloid protein (A+) reflect Alzheimer’s disease (AD) pathology in persons with clinical evidence of dementia or mild cognitive impairment (MCI). The abnormal aggregation of beta-amyloid protein in the brain neuropil may lead to either diffuse plaques and/or concentrated neuritic plaques, with the latter form of deposits often present in the vicinity of the cerebral microvasculature. The A protein, with its crystalline molecular structure, infiltrates the vessel walls and compromises the blood-brain barrier (BBB). The physical basis for this was elegantly shown by Meyer and colleagues, in a 2008 publication showing two-dimensional (2D) confocal laser scanning microscopic imaging of vascular A protein deposits in APP23 transgenic mice. These investigators showed accumulations of “tuft-life structures”, also referred to as “pompons” with protruding spikes on – and embedded within – microvessels. These pompons of beta-amyloid protein “consist of fibrillar structures, [and] can encircle and constrict capillaries, and are often associated with distortion of capillaries”.We were struck by both the heuristic value of the imaging of Meyer and colleagues, in explaining the root cause of both the amyloid-related alterations in the vascular bed, and depicting minute protein deposits that are both geometrically complex, seemingly delicate and fragile, and yet tenacious in their embedding within small vessel walls. We re-created these images with standard 3D printing technology (extruded plastic) for both educational/teaching and artistic purposes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».