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Enregistrement W2898786937 · doi:10.1039/c8mt00230d

Elemental characterisation of the pyramidal neuron layer within the rat and mouse hippocampus

2018· article· en· W2898786937 sur OpenAlexafffund
Mark J. Hackett, Ashley Hollings, Sally Caine, Brian Bewer, Mariam Alaverdashvili, Ryusuke Takechi, John Mamo, Michael W. Jones, Martin D. de Jonge, Phyllis G. Paterson, Ingrid J. Pickering, Graham N. George

Notice bibliographique

RevueMetallomics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensSaskatoon Medical ImagingUniversity of SaskatchewanCanadian Light Source (Canada)Bentley (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDepartment of Health and Aged Care, Australian GovernmentCanada Research ChairsDementia AustraliaAustralian SynchrotronDementia Australia Research FoundationCanadian Institutes of Health ResearchNational Health and Medical Research CouncilSaskatchewan Health Research FoundationAustralian GovernmentHeart and Stroke Foundation of CanadaAustralian National Fabrication FacilityMedical Research CouncilAustralian Nuclear Science and Technology Organisation
Mots-clésHippocampal formationHippocampusPyramidal cellLayer (electronics)NeuronFluorescence microscopeFluorescencePyramidal tractsElemental analysisChemistryBiophysicsNeuroscienceBiologyOpticsInorganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A unique combination of sensitivity, resolution, and penetration make X-ray fluorescence imaging (XFI) ideally suited to investigate trace elemental distributions in the biological context. XFI has gained widespread use as an analytical technique in the biological sciences, and in particular enables exciting new avenues of research in the field of neuroscience. In this study, elemental mapping by XFI was applied to characterise the elemental content within neuronal cell layers of hippocampal sub-regions of mice and rats. Although classical histochemical methods for metal detection exist, such approaches are typically limited to qualitative analysis. Specifically, histochemical methods are not uniformly sensitive to all chemical forms of a metal, often displaying variable sensitivity to specific "pools" or chemical forms of a metal. In addition, histochemical methods require fixation and extensive chemical treatment of samples, creating the strong likelihood for metal redistribution, leaching, or contamination. Direct quantitative elemental mapping of total elemental pools, in situ within ex vivo tissue sections, without the need for chemical fixation or addition of staining reagents is not possible with traditional histochemical methods; however, such a capability, which is provided by XFI, can offer an enormous analytical advantage. The results we report herein demonstrate the analytical advantage of XFI elemental mapping for direct, label-free metal quantification, in situ within ex vivo brain tissue sections. Specifically, we definitively characterise for the first time, the abundance of Fe within the pyramidal cell layers of the hippocampus. Localisation of Fe to this cell layer is not reproducibly achieved with classical Perls histochemical Fe stains. The ability of XFI to directly quantify neuronal elemental (P, S, Cl, K, Ca, Fe, Cu, Zn) distributions, revealed unique profiles of Fe and Zn within anatomical sub-regions of the hippocampus i.e., cornu ammonis 1, 2 or 3 (CA1, CA2 or CA3) sub-regions. Interestingly, our study reveals a unique Fe gradient across neuron populations within the non-degenerating and pathology free rat hippocampus, which curiously mirrors the pattern of region-specific vulnerability of the hippocampus that has previously been established to occur in various neurodegenerative diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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