Development of a computer-based quantification method for immunohistochemically-stained tissues and its application to study mast cells in equine wound healing (proof of concept)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a growing interest in the scientific community to use computer-based software programs for the quantification of cells during physiological and pathophysiological processes. Drawbacks of computer-based methods currently used to quantify immunohistochemical staining are the complexity of use, expense of software and overly-simplified descriptions of protocol thereby limiting reproducibility. The precise role of mast cells in equine cutaneous wound healing is unknown. Given the contribution of mast cells to the chronic inflammation observed in human keloid, a pathology similar to exuberant granulation tissue (EGT) in horses, mast cells might be present in high numbers in equine limb wounds predisposed to EGT. The main goal of this study was to develop a reliable and reproducible quantification method for immunostained tissues using a computer software that is widely available, at no cost, to the scientific community. A secondary goal was to conduct a proof of concept using the newly-established method to quantify mast cells during wound healing at different anatomical sites (body and limb) in horses to see if a different pattern is observed in limb wounds, which are predisposed to EGT. RESULTS: A good intraclass correlation coefficient (ICC, 0.67 p < 0.05) was found between the computer-based ImageJ method and manual counting. An excellent intra-operator ICC of 0.90 (p < 0.01) was found for the ImageJ quantification method while a good interoperator ICC of 0.69 (p < 0.01) was measured. No significant difference was observed between the variation of the ImageJ and that of the manual counting method. Mast cells were localized below the epidermis, around cutaneous appendages and blood vessels. Mast cell numbers did not differ significantly in relation to anatomical location or time of healing. CONCLUSIONS: The computer-based quantification method developed is reliable, reproducible, available, cost-free and could be used to study different physiological and pathological processes using immunohistochemistry.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».