Comparison of Tractography in Mouse Models of Multiple Sclerosis and Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Tractography is a method that finds fiber tracts within a sample (e.g. a mouse brain), which allows users to better understand how different regions and structures of the brain are connected. The only animal magnetic resonance imaging (MRI) centre in Manitoba does not have the software to perform tractography on their images. This severely limits the variation of studies that can be performed in the centre. The goal of this project was to develop a robust tractography analysis method for the centre. The designed tractography analysis method was tested on known phantoms (objects which are meant to mimic tissue) such as celery, and then on animal brain samples from various mouse models of multiple sclerosis and Alzheimer’s disease. The first test of the tractography analysis method was to determine if the tracts within the corpus collosum in the brain of mice differ between mouse models. Tracts in the corpus callosum were measured using the developed tractography analysis method. Single factor ANOVA found no differences between the tractography parameters in tracts of the corpora callosa in a mouse model of multiple sclerosis (MS) and the corresponding wildtype mouse, nor between a mouse model of Alzheimer’s disease (AD) and its corresponding wildtype mouse. The tractography analysis method was successfully developed and is now ready for use in more complex models.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».