Iterative Bleaching Extends Multiplexity (IBEX) imaging facilitates simultaneous identification of all cell types in the vertebrate retina
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The vertebrate retina is a complex multicellular tissue made up of distinct neuron types and glia, arranged in a stereotypic layered organisation to facilitate vision. Understanding how these cell types come together to form precise circuits during development requires the ability to simultaneously discriminate between multiple cell types and their spatial position in the same tissue. Currently, we have a limited capacity to resolve all constitutive cell types and their relationships to one another due to our limited ability to combine multiple cellular markers. To extend this capacity, we have adapted a highly multiplexed immunohistochemistry technique known as Iterative Bleaching Extends Multiplexity (IBEX) and applied it to the development of the zebrafish ( Danio rerio) retina. IBEX allows for multiple rounds of cellular labelling to be performed, before imaging and integration of data, resulting in the ability to visualise multiple markers on the same tissue. We have optimised IBEX in zebrafish using fluorescent micro-conjugation of known antibody markers to label the complete retina with up to 11 cell-specific antibodies. We have further adapted the IBEX technique to be compatible with fluorescent transgenic reporter lines, in situ hybridisation chain reaction (HCR), and wholemount immunohistochemistry (WMIHC). We then took advantage of IBEX to explore the multicellular relationships in the developing retina between glial cells and neurons and photoreceptor subtypes. Finally, we tested IBEX on retinas from the emerging ageing model, the killifish ( Nothobranchius furzeri) , and developmental model, the African clawed frog ( Xenopus laevis), demonstrating the usefulness of the technique across multiple species. The techniques described here can be applied to any tissue in any organism where antibodies are readily available to efficiently explore cellular relationships in the context of development, ageing or disease.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».