Development of a Computational Pipeline and Associated Quantitative Assessment of Superficial Dorsal Horn Activity Across Pain States
Notice bibliographique
Résumé
The superficial dorsal horn (SDH) is a critical site for pain processing and regulation.A large proportion of synaptic activity within the SDH is produced by subnetworks of local interneurons, which are responsible for the integration of sensory information received from peripheral afferents.Investigation of these subnetworks in rodent models is aimed to further elucidate the SDH's role across models of chronic pain at the subnetwork level.Through epifluorescent microscopy on acute SDH slices, intracellular calcium increases were recorded as a marker for action potential firing.Functional neural populations within the SDH were quantified using a series of glutamate challenges on each slice, to identify all active neurons and respective evoked response magnitudes.Responses within sham control animals were compared to an anterior cruciate ligament transection model of osteoarthritic pain, as well as to a spared nerve injury model of neuropathic pain.A developed custom image processing pipeline combined MATLAB and ImageJ-Fiji Macro Language scripts with peer-reviewed, open-source toolboxes to quantify changes in SDH subnetwork excitability across pain models.The developed pipeline quantitatively assessed image reconstruction quality following parallel application of popular image denoising techniques.Non-local means denoising was observed to improve image quality significantly more than the other methods, and was prescribed to the full dataset.The presented harmonized pipeline serves as a novel assay for specific and multidimensional evaluation of SDH circuitry.No significant differences were observed in evoked SDH network response following two levels of glutamate challenges across experimental groups.Future experiments will use these pipeline approaches to investigate whether there are differences in spontaneous SDH network activity between the experimental groups, which may underlie differential pain sensitivities in these chronic pain conditions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 ».