Simple Elimination of Background Fluorescence in Formalin-Fixed Human Brain Tissue for Immunofluorescence Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Immunofluorescence is a common method used to visualize subcellular compartments and to determine the localization of specific proteins within a tissue sample. A great hindrance to the acquisition of high quality immunofluorescence images is endogenous autofluorescence of the tissue caused by aging pigments such as lipofuscin or by common sample preparation processes such as aldehyde fixation. This protocol describes how background fluorescence can be greatly reduced through photobleaching using white phosphor light emitting diode (LED) arrays prior to treatment with fluorescent probes. The broad-spectrum emission of white phosphor LEDs allow for bleaching of fluorophores across a range of emission peaks. The photobleaching apparatus can be constructed from off-the-shelf components at very low cost and offers an accessible alternative to commercially available chemical quenchers. A photobleaching pre-treatment of the tissue followed by conventional immunofluorescence staining generates images free of background autofluorescence. Compared to established chemical quenchers which reduced probe as well as background signals, photobleaching treatment had no effect on probe fluorescence intensity while it effectively reduced background and lipofuscin fluorescence. Although photobleaching requires more time for pre-treatment, higher intensity LED arrays may be used to reduce photobleaching time. This simple method can potentially be applied to a variety of tissues, particularly postmitotic tissues that accumulate lipofuscin such as the brain and cardiac or skeletal muscles.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».