Deep Learning for High-Throughput Quantification of Oligodendrocyte Ensheathment at Single-Cell Resolution
Notice bibliographique
Résumé
A bstract High-throughput quantification of oligodendrocyte (OL) myelination is a significant challenge that, if addressed, would facilitate the development of therapeutics to promote myelin protection and repair. Here, we established a quantitative high-throughput method to asses OL ensheathment in-vitro, combining nanofiber culture devices and automated imaging with a heuristic approach that informed the development of a deep learning analytic algorithm. The heuristic approach was developed by modeling general characteristics of OL ensheathments, while the deep learning neural network employed a UNet architecture with enhanced capacity to associate ensheathed segments with individual OLs. Reliably extracting multiple morphological parameters from individual cells, without heuristic approximations, mimics the high-level decision-making capacity of human researchers and improves the validity of the neural network. Experimental validation demonstrated that the deep learning approach matched the accuracy of expert-human measurements of the length and number of myelin segments per cell. The combined use of automated imaging and analysis reduces tedious manual labor while eliminating variability. The capacity of this technology to perform multi-parametric analyses at the level of individual cells permits the detection of nuanced cellular differences to accelerate the discovery of new insight into OL physiology.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».