Scoring Central Nervous System Inflammation, Demyelination, and Axon Injury in Experimental Autoimmune Encephalomyelitis
Notice bibliographique
Résumé
Experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) is a common immune-based model of multiple sclerosis (MS). This disease can be induced in rodents by active immunization with protein components of the myelin sheath and Complete Freund's adjuvant (CFA) or by the transfer of myelin-specific T effector cells from rodents primed with myelin protein/CFA into naïve rodents. The severity of EAE is typically scored on a 5-point clinical scale that measures the degree of ascending paralysis, but this scale is not optimal for assessing the extent of recovery from EAE. For example, clinical scores remain high in some EAE models (e.g., myelin oligodendrocyte glycoprotein [MOG] peptide-induced model of EAE) despite the resolution of inflammation. Thus, it is important to complement clinical scoring with histological scoring of EAE, which also provides a means to study the underlying mechanisms of cellular injury in the central nervous system (CNS). Here, a simple protocol is presented to prepare and stain spinal cord and brain sections from mice and to score inflammation, demyelination, and axonal injury in the spinal cord. The method for scoring leukocyte infiltration in the spinal cord can also be applied to score brain inflammation in EAE. A protocol for measuring soluble neurofilament light (sNF-L) in the serum of mice using a Small Molecule Assay (SIMOA) assay is also described, which provides feedback on the extent of overall CNS injury in live mice.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».