Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Significance: A growing body of research supports the significant role of cerebrovascular abnormalities in neurological disorders. As these insights develop, standardized tools for unbiased and high-throughput quantification of cerebrovascular structure are needed. Aim: We provide a detailed protocol for performing immunofluorescent labeling of mouse brain vessels, using thin (25 μm) or thick (50 to 150 μm) tissue sections, followed respectively by two- or three-dimensional (2D or 3D) unbiased quantification of vessel density, branching, and tortuosity using digital image processing algorithms. Approach: Mouse brain sections were immunofluorescently labeled using a highly selective antibody raised against mouse Cluster of Differentiation-31 (CD31), and 2D or 3D microscopy images of the mouse brain vasculature were obtained using optical sectioning. An open-source toolbox, called Pyvane, was developed for analyzing the imaged vascular networks. The toolbox can be used to identify the vasculature, generate the medial axes of blood vessels, represent the vascular network as a graph, and calculate relevant measurements regarding vascular morphology. Results: Using Pyvane, vascular parameters such as endothelial network density, number of branching points, and tortuosity are quantified from 2D and 3D immunofluorescence micrographs. Conclusions: The steps described in this protocol are simple to follow and allow for reproducible and unbiased analysis of mouse brain vascular structure. Such a procedure can be applied to the broader field of vascular biology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle