Improved 3D cellular morphometry of Caenorhabditis elegans embryos using a refractive index matching medium
Notice bibliographique
Résumé
Cell shape change is one of the driving forces of animal morphogenesis, and the model organism Caenorhabditis elegans has played a significant role in analyzing the underlying mechanisms involved. The analysis of cell shape change requires quantification of cellular shape descriptors, a method known as cellular morphometry. However, standard C. elegans live imaging methods limit the capability of cellular morphometry in 3D, as spherical aberrations generated by samples and the surrounding medium misalign optical paths. Here, we report a 3D live imaging method for C. elegans embryos that minimized spherical aberrations caused by refractive index (RI) mismatch. We determined the composition of a refractive index matching medium (RIMM) for C. elegans live imaging. The 3D live imaging with the RIMM resulted in a higher signal intensity in the deeper cell layers. We also found that the obtained images improved the 3D cell segmentation quality. Furthermore, our 3D cellular morphometry and 2D cell shape simulation indicated that the germ cell precursor P4 had exceptionally high cortical tension. Our results demonstrate that the RIMM is a cost-effective solution to improve the 3D cellular morphometry of C. elegans. The application of this method should facilitate understanding of C. elegans morphogenesis from the perspective of cell shape changes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».