Integration of Cellular Dynamics and Morphology to Understand Mouse Facial Development
Notice bibliographique
Résumé
One common phenotype observed in response to many developmental perturbations is a change in proliferation or apoptosis. Further, it is often predicted that small changes in proliferation or apoptosis can explain the development of a structural birth defect. One flaw with this logic is that little is known about the relationships between proliferation and morphology in the face. Does proliferation actually play a role in the normal directional outgrowth and morphological changes which pattern the developing face? Here, we set out to understand the spatial distribution of proliferation in the developing mouse face and relate regional proliferation to the growth of the face over a small span of developmental time (E10‐E11). We use light sheet microscopy to capture total and proliferating nuclei in 30 E10.5 to 11.5 mouse embryo heads. Cells are quantified using a convolutional neural network methodology that has similar accuracy in cell identification to the between observer error. From these images, we then generate an atlas using linear and non‐linear transformation and perform analysis of embryo morphology and distribution of proliferation relative to total cells. Models of proliferation and its ability to alter morphology are generated in PhysiCell ( www.physicell.org ). We identify regions where there is both change in proliferation and morphology that relates to changes in the number of tail somites. We also use the spatial data gathered from these to inform a model of growth of the maxillary prominence to determine how much proliferation is likely to contribute to the directional growth of the maxilla.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».