Hierarchical imaging and computational analysis of three-dimensional vascular network architecture in the entire postnatal and adult mouse brain
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The formation of new blood vessels and the establishment of vascular networks are crucial during brain development, in the adult healthy brain, as well as in various diseases of the central nervous system (CNS). Here, we describe a method that enables hierarchical imaging and computational analysis of vascular networks in postnatal- and adult mouse brains. Resin-based vascular corrosion casting, scanning electron microscopy, synchrotron radiation and desktop µCT imaging, and computational network analysis are used. Combining these methods enables detailed visualization and quantification of the three-dimensional (3D) brain vasculature. Network features such as vascular volume fraction, branch point density, vessel diameter, - length, -tortuosity, and -directionality as well as extravascular distance can be obtained at any developmental stage from the early postnatal to the adult brain. Our method allows characterizing brain vascular networks separately for capillaries and non-capillaries. The entire protocol, from mouse perfusion to vessel network analysis, takes approximately 10 days. Online summary This protocol uses vascular corrosion casting, hierarchical synchrotron radiation µCT imaging, and computational image analysis to assess the three-dimensional vascular network architecture.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».