An inhalation anaesthesia approach for neonatal mice allowing streamlined stereotactic injection in the brain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Investigating brain function requires tools and techniques to visualise, modify and manipulate neuronal tissue. One powerful and popular method is intracerebral injection of customised viruses, allowing expression of exogenous transgenes. This technique is a standard procedure for adult mice, and is used by laboratories worldwide. Use of neonatal animals in scientific research allows investigation of developing tissues and enables long-term study of cell populations. However, procedures on neonatal mice are more challenging, due to the lack of reliable methods and apparatus for anaesthesia of these animals. NEW METHOD: Here, we report an inhalation-based protocol for anaesthesia of neonatal (P0-2) mice and present a custom 3D-printed apparatus for maintenance of anaesthesia during surgical procedures. Our optimised method of anaesthesia enables a rapid method of stereotactic injection in neonatal mice for transduction of brain tissue. RESULTS AND COMPARISON WITH EXISTING METHODS: This approach significantly enhances animal welfare and facilitates wider and simpler use of neonatal rodents in scientific research. We demonstrate this procedure for targeted labelling of specific brain regions, and in vivo modification of tissue prior to organotypic culture. CONCLUSIONS: Our protocol for reliable delivery of inhalational anaesthetics can be readily adopted by any laboratory and will enable safer use of neonatal rodents across a diverse spectrum of scientific disciplines. Application to stereotactic injections allows a rapid and efficient method for modification of brain tissue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».