ProMoIJ: A new tool for automatic three‐dimensional analysis of microglial process motility
Notice bibliographique
Résumé
Microglia, the immune cells of the central nervous system, continuously survey the brain to detect alterations and maintain tissue homeostasis. The motility of microglial processes is indicative of their surveying capacity in normal and pathological conditions. The gold standard technique to study motility involves the use of two-photon microscopy to obtain time-lapse images from brain slices or the cortex of living animals. This technique generates four dimensionally-coded images which are analyzed manually using time-consuming, non-standardized protocols. Microglial process motility analysis is frequently performed using Z-stack projections with the consequent loss of three-dimensional (3D) information. To overcome these limitations, we developed ProMoIJ, a pack of ImageJ macros that perform automatic motility analysis of cellular processes in 3D. The main core of ProMoIJ is formed by two macros that assist the selection of processes, automatically reconstruct their 3D skeleton, and analyze their motility (process and tip velocity). Our results show that ProMoIJ presents several key advantages compared with conventional manual analysis: (1) reduces the time required for analysis, (2) is less sensitive to experimenter bias, and (3) is more robust to varying numbers of processes analyzed. In addition, we used ProMoIJ to demonstrate that commonly performed 2D analysis underestimates microglial process motility, to reveal that only cells adjacent to a laser injured area extend their processes toward the lesion site, and to demonstrate that systemic inflammation reduces microglial process motility. ProMoIJ is a novel, open-source, freely-available tool which standardizes and accelerates the time-consuming labor of 3D analysis of microglial process motility.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».