Brain virtual histology with X-ray phase-contrast tomography Part II: 3D morphologies of amyloid-β plaques in Alzheimer’s disease models
Notice bibliographique
Résumé
While numerous transgenic mouse strains have been produced to model the formation of amyloid-β (Aβ) plaques in the brain, efficient methods for whole-brain 3D analysis of Aβ deposits have to be validated and standardized. Moreover, routine immunohistochemistry performed on brain slices precludes any shape analysis of Aβ plaques, or require complex procedures for serial acquisition and reconstruction. The present study shows how in-line (propagation-based) X-ray phase-contrast tomography (XPCT) combined with ethanol-induced brain sample dehydration enables hippocampus-wide detection and morphometric analysis of Aβ plaques. Performed in three distinct Alzheimer mouse strains, the proposed workflow identified differences in signal intensity and 3D shape parameters: 3xTg displayed a different type of Aβ plaques, with a larger volume and area, greater elongation, flatness and mean breadth, and more intense average signal than J20 and APP/PS1. As a label-free non-destructive technique, XPCT can be combined with standard immunohistochemistry. XPCT virtual histology could thus become instrumental in quantifying the 3D spreading and the morphological impact of seeding when studying prion-like properties of Aβ aggregates in animal models of Alzheimer's disease. This is Part II of a series of two articles reporting the value of in-line XPCT for virtual histology of the brain; Part I shows how in-line XPCT enables 3D myelin mapping in the whole rodent brain and in human autopsy brain tissue.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».