Characterization of Nanoscale Organization of F-Actin in Morphologically Distinct Dendritic Spines<i>In Vitro</i>Using Supervised Learning
Notice bibliographique
Résumé
The cytoarchitecture of a neuron is very important in defining morphology and ultrastructure. Although there is a wealth of information on the molecular components that make and regulate these ultrastructures, there is a dearth of understanding of how these changes occur or how they affect neurons in health and disease. Recent advances in nanoscale imaging which resolve cellular structures at the scale of tens of nanometers below the limit of diffraction enable us to understand these structures in fine detail. However, automated analysis of these images is still in its infancy. Towards this goal, attempts have been made to automate the detection and analysis of the cytoskeletal organization of microtubules. To date, evaluation of the nanoscale organization of filamentous actin (F-actin) in neuronal compartments remains challenging. Here, we present an objective paradigm for analysis which adopts supervised learning of nanoscale images of F-actin network in excitatory synapses, obtained by single molecule based super-resolution light microscopy. We have used the proposed analysis to understand the heterogeneity in the organization of F-actin in dendritic spines of primary neuronal cultures from rodents. Our results were validated using ultrastructural data obtained from platinum replica electron microscopy (PREM). The automated analysis approach was used to differentiate the heterogeneity in the nanoscale organization of F-actin in primary neuronal cultures from wild-type (WT) and a transgenic mouse model of Alzheimer’s disease (APP Swe /PS1ΔE9).
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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 | 0,000 |
| 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 ».