Quantitative detection of grey and white matter amyloid pathology using a combination of K114 and CRANAD-3 fluorescence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disease that exacts a huge toll on the patient, the healthcare system and society in general. Abundance and morphology of protein aggregates such as amyloid β plaques and tau tangles, along with cortical atrophy and gliosis are used as measures to assess the changes in the brain induced by the disease. Not all of these parameters have a direct correlation with cognitive decline. Studies have shown that only particular protein conformers can be the main drivers of disease progression, and conventional approaches are unable to distinguish different conformations of disease-relevant proteins. METHODS AND RESULTS: Using the fluorescent amyloid probes K114 and CRANAD-3 and spectral confocal microscopy, we examined formalin-fixed paraffin-embedded brain samples from different control and AD cases. Based on the emission spectra of the probes used in this study, we found that certain spectral signatures can be correlated with different aggregates formed by different proteins. The combination of spectral imaging and advanced image analysis tools allowed us to detect variability of protein deposits across the samples. CONCLUSION: Our proposed method offers a quicker and easier neuropathological assessment of tissue samples, as well as introducing an additional parameter by which protein aggregates can be discriminated.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».