Quantitative Nanohistology of aging dermal collagen
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT While the external signs of skin aging have been well-defined throughout history, much less is known about aging within the ultrastructure of our skin. Our skin, the largest organ in our body, is structured by collagen through fibrils or large sheets. With the increased use of nanometrology tools in histology, it is now possible to explore how the aging process affects collagen at its most fundamental level, the collagen fibril. Here, we show how atomic force microscopy-based quantitative nanohistology can differentiate skin from different age groups and anatomical sites. Following the definition of specific collagen biomarkers at the nanoscale, we used a segmentation approach to quantify the prevalence of 4 structural biomarkers over a dataset of 42,000 images (30 donors) complemented by extensive nanomechanical analyses (30,000 indentation curves) on histological sections. Our results demonstrate that specific age-related collagen fingerprints could be found when comparing the % prevalence of each marker between the papillary and reticular dermis. A case of abnormal biological aging validated our markers and nanohistology approach. This first extensive study focusing on defining signs of dermal aging at the nanoscale proves we are all unique to our dermal collagen ultrastructure.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».