A quantitative super-resolution imaging toolbox for diagnosis of motile ciliopathies
Notice bibliographique
Résumé
Airway clearance of pathogens and particulates relies on motile cilia. Impaired cilia motility can lead to reduction in lung function, lung transplant, or death in some cases. More than 50 proteins regulating cilia motility are linked to primary ciliary dyskinesia (PCD), a heterogeneous, mainly recessive genetic lung disease. Accurate PCD molecular diagnosis is essential for identifying therapeutic targets and for initiating therapies that can stabilize lung function, thereby reducing socioeconomic impact of the disease. To date, PCD diagnosis has mainly relied on nonquantitative methods that have limited sensitivity or require a priori knowledge of the genes involved. Here, we developed a quantitative super-resolution microscopy workflow: (i) to increase sensitivity and throughput, (ii) to detect structural defects in PCD patients' cells, and (iii) to quantify motility defects caused by yet to be found PCD genes. Toward these goals, we built a localization map of PCD proteins by three-dimensional structured illumination microscopy and implemented quantitative image analysis and machine learning to detect protein mislocalization, we analyzed axonemal structure by stochastic optical reconstruction microscopy, and we developed a high-throughput method for detecting motile cilia uncoordination by rotational polarity. Together, our data show that super-resolution methods are powerful tools for improving diagnosis of motile ciliopathies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».