Morphometric and Microstructural Changes During Murine Retinal Development Characterized Using In Vivo Optical Coherence Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to develop an in vivo optical coherence tomography (OCT) system capable of imaging the developing mouse retina and its associated morphometric and microstructural changes. Methods: Thirty-four wild-type mice (129S1/SvlmJ) were anesthetized and imaged between postnatal (P) day 7 and P21. OCT instrumentation was developed to optimize signal intensity and image quality. Semi-automatic segmentation tools were developed to quantify the retinal thickness of the nerve fiber layer (NFL), inner plexiform layer (IPL), inner nuclear layer (INL), and the outer retinal layers (ORL), in addition to the total retina. The retinal maturation was characterized by comparing layer thicknesses between consecutive time points. Results: From P7 to P10, the IPL increased significantly, consistent with retinal synaptogenesis. From P10 to P12, the IPL and ORL also increased, which is coherent with synaptic connectivity and photoreceptor maturation. In contrast, during these periods, the INL decreased significantly, consistent with cellular densification and selective apoptotic "pruning" of the tissue during nuclear migration. Thereafter from P12 to P21, the INL continued to thin (significantly from P17 to P21) whereas the other layers remained unchanged. No time-dependent changes were observed in the NFL. Overall, changes in the total retina were attributed to those in the IPL, INL, and ORL. Regions of the retina adjacent to the optic nerve head were thinner than distal regions during maturation. Conclusions: Changes in retinal layer thickness are consistent with retinal developmental mechanisms. Accordingly, this report opens new horizons in using our system in the mouse to characterize longitudinally developmental digressions in models of human diseases.
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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 | 0,000 |
| 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 ».