STochastic Optical Reconstruction Microscopy (STORM) reveals the nanoscale organization of pathological aggregates in human brain
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Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Histological analysis of brain tissue samples provides valuable information about the pathological processes leading to common neurodegenerative disorders. In this context, the development of novel high-resolution imaging approaches is a current challenge in neuroscience. METHODS: To this end, we used a recent super-resolution imaging technique called STochastic Optical Reconstruction Microscopy (STORM) to analyse human brain sections. We combined STORM cell imaging protocols with neuropathological techniques to image cryopreserved brain samples from control subjects and patients with neurodegenerative diseases. RESULTS: This approach allowed us to perform 2D-, 3D- and two-colour-STORM in neocortex, white matter and brainstem samples. STORM proved to be particularly effective at visualizing the organization of dense protein inclusions and we imaged with a <50 nm resolution pathological aggregates within the central nervous system of patients with Alzheimer's disease, Parkinson's disease, Lewy body dementia and fronto-temporal lobar degeneration. Aggregated Aβ branches appeared reticulated and cross-linked in the extracellular matrix, with widths from 60 to 240 nm. Intraneuronal Tau and TDP-43 inclusions were denser, with a honeycomb pattern in the soma and a filamentous organization in the axons. Finally, STORM imaging of α-synuclein pathology revealed the internal organization of Lewy bodies that could not be observed by conventional fluorescence microscopy. CONCLUSIONS: STORM imaging of human brain samples opens further gates to a more comprehensive understanding of common neurological disorders. The convenience of this technique should open a straightforward extension of its application for super-resolution imaging of the human brain, with promising avenues to current challenges in neuroscience.
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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 | 0,001 |
| 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 découle