Direct label-free imaging of brain tissue using synchrotron light: a review of new spectroscopic tools for the modern neuroscientist
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of brain disease and brain disorders is increasing on a global scale. Unfortunately, development of new therapeutic strategies has not increased at the same rate, and brain diseases and brain disorders now inflict substantial health and economic impacts. A greater understanding of the fundamental neurochemistry that underlies healthy brain function, and the chemical pathways that manifest in brain damage or malfunction, are required to enable and accelerate therapeutic development. A previous limitation to the study of brain function and malfunction has been the limited number of techniques that provide both a wealth of biochemical information, and spatially resolved information (i.e., there was a previous lack of techniques that provided direct biochemical or elemental imaging at the cellular level). In recent times, a suite of direct spectroscopic imaging techniques, such as Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), X-ray fluorescence microscopy (XFM), and X-ray absorption spectroscopy (XAS) have been adapted, optimized and integrated into the field of neuroscience, to fill the above mentioned capability-gap. Advancements at synchrotron light sources, such as improved light intensity/flux, increased detector sensitivities and new capabilities of imaging/optics, has pushed the above suite of techniques beyond "proof-of-concept" studies, to routine application to study complex research problems in the field of neuroscience (and other scientific disciplines). This review examines several of the major advancements that have occurred over the last several years, with respect to FTIR, XFM and XAS capabilities at synchrotron facilities, and how the increases in technical capabilities have being integrated and used in the field of neuroscience.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».