Viscoelastic mapping of mouse brain tissue: Relation to structure and age
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence that mechanical factors affect brain functioning. However, brain components responsible for regulating the physiological mechanical environment are not completely understood. To determine the relationship between structure and stiffness of brain tissue, we performed high-resolution viscoelastic mapping by dynamic indentation of the hippocampus and the cerebellum of juvenile mice brains, and quantified relative area covered by neurons (NeuN-staining), axons (neurofilament NN18-staining), astrocytes (GFAP-staining), myelin (MBP-staining) and nuclei (Hoechst-staining) of juvenile and adult mouse brain slices. Results show that brain subregions have distinct viscoelastic parameters. In gray matter (GM) regions, the storage modulus correlates negatively with the relative area of nuclei and neurons, and positively with astrocytes. The storage modulus also correlates negatively with the relative area of myelin and axons (high cell density regions are excluded). Furthermore, adult brain regions are ∼ 20%-150% stiffer than the comparable juvenile regions which coincide with increase in astrocyte GFAP-staining. Several linear regression models are examined to predict the mechanical properties of the brain tissue based on (immuno)histochemical stainings.
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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) | 0,000 | 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 ».