An optimized immunohistochemistry protocol for detecting the guidance cue Netrin-1 in neural tissue
Notice bibliographique
Résumé
Netrin-1, an axon guidance protein, is difficult to detect using immunohistochemistry. We performed a multi-step, blinded, and controlled protocol optimization procedure to establish an efficient and effective fluorescent immunohistochemistry protocol for characterizing Netrin-1 expression. Coronal mouse brain sections were used to test numerous antigen retrieval methods and combinations thereof in order to optimize the stain quality of a commercially available Netrin-1 antibody. Stain quality was evaluated by experienced neuroanatomists for two criteria: signal intensity and signal-to-noise ratio. After five rounds of testing protocol variants, we established a modified immunohistochemistry protocol that produced a Netrin-1 signal with good signal intensity and a high signal-to-noise ratio. The key protocol modifications are as follows: •Use phosphate buffer (PB) as the blocking solution solvent.•Use 1% sodium dodecyl sulfate (SDS) treatment for antigen retrieval. The original protocol was optimized for use with the Netrin-1 antibody produced by Novus Biologicals. However, we subsequently further modified the protocol to work with the antibody produced by Abcam. The Abcam protocol uses PBS as the blocking solution solvent and adds a citrate buffer antigen retrieval step.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».