MORPHIOUS: an unsupervised machine learning workflow to detect the activation of microglia and astrocytes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In conditions of brain injury and degeneration, defining microglial and astrocytic activation using cellular markers alone remains a challenging task. We developed the MORPHIOUS software package, an unsupervised machine learning workflow which can learn the morphologies of non-activated astrocytes and microglia, and from this information, infer clusters of microglial and astrocytic activation in brain tissue. METHODS: MORPHIOUS combines a one-class support vector machine with the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm to identify clusters of microglial and astrocytic activation. Here, activation was triggered by permeabilizing the blood-brain barrier (BBB) in the mouse hippocampus using focused ultrasound (FUS). At 7 day post-treatment, MORPHIOUS was applied to evaluate microglial and astrocytic activation in histological tissue. MORPHIOUS was further evaluated on hippocampal sections of TgCRND8 mice, a model of amyloidosis that is prone to microglial and astrocytic activation. RESULTS: MORPHIOUS defined two classes of microglia, termed focal and proximal, that are spatially adjacent to the activating stimulus. Focal and proximal microglia demonstrated activity-associated features, including increased levels of ionized calcium-binding adapter molecule 1 expression, enlarged soma size, and deramification. MORPHIOUS further identified clusters of astrocytes characterized by activity-related changes in glial fibrillary acidic protein expression and branching. To validate these classifications following FUS, co-localization with activation markers were assessed. Focal and proximal microglia co-localized with the transforming growth factor beta 1, while proximal astrocytes co-localized with Nestin. In TgCRND8 mice, microglial and astrocytic activation clusters were found to correlate with amyloid-β plaque load. Thus, by only referencing control microglial and astrocytic morphologies, MORPHIOUS identified regions of interest corresponding to microglial and astrocytic activation. CONCLUSIONS: Overall, our algorithm is a reliable and sensitive method for characterizing microglial and astrocytic activation following FUS-induced BBB permeability and in animal models of neurodegeneration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».