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Enregistrement W4388757711 · doi:10.1038/s41598-023-47350-y

Development of a facile method to compute collagen network pathological anisotropy using AFM imaging

2023· article· en· W4388757711 sur OpenAlexafffund
Emilie Khattignavong, Mehrnoosh Neshatian, Mina Vaez, Amaury Guillermin, Josephine T. Tauer, Marianne Odlyha, Nimish Mittal, Svetlana V. Komarova, H. Zahouani, Laurent Bozec

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCollagen: Extraction and Characterization
Établissements canadiensShriners Hospitals for Children - CanadaMcGill University Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFaculty of Dentistry, University of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésAtomic force microscopyAnisotropyPathologicalMaterials scienceNanotechnologyBiomedical engineeringComputer sciencePathologyMedicineOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Type I collagen, a fundamental extracellular matrix (ECM) component, is pivotal in maintaining tissue integrity and strength. It is also the most prevalent fibrous biopolymer within the ECM, ubiquitous in mammalian organisms. This structural protein provides essential mechanical stability and resilience to various tissues, including tendons, ligaments, skin, bone, and dentin. Collagen has been structurally investigated for several decades, and variation to its ultrastructure by histology has been associated with several pathological conditions. The current study addresses a critical challenge in the field of collagen research by providing a novel method for studying collagen fibril morphology at the nanoscale. It offers a computational approach to quantifying collagen properties, enabling a deeper understanding of how collagen type I can be affected by pathological conditions. The application of Fast Fourier Transform (FFT) coupled with Atomic Force Microscope (AFM) imaging distinguishes not only healthy and diseased skin but also holds potential for automated diagnosis of connective tissue disorders (CTDs), contributing to both clinical diagnostics and fundamental research in this area. Here we studied the changes in the structural parameters of collagen fibrils in Ehlers Danlos Syndrome (EDS). We have used skin extracted from genetically mutant mice that exhibit EDS phenotype as our model system (Col1a1Jrt/+ mice). The collagen fibrils were analyzed by AFM based descriptive-structural parameters, coupled with a 2D Fast Fourier Transform(2D-FFT) approach that automated the analysis of AFM images. In addition, each sample was characterized based on its FFT and power spectral density. Our qualitative data showed morphological differences in collagen fibril clarity (clearness of the collagen fibril edge with their neighbouring fibri), D-banding, orientation, and linearity. We have also demonstrated that FFT could be a new tool for distinguishing healthy from tissues with CTDs by measuring the disorganization of fibrils in the matrix. We have also employed FFT to reveal the orientations of the collagen fibrils, providing clinically relevant phenotypic information on their organization and anisotropy. The result of this study can be used to develop a new automated tool for better diagnosis of CTDs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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