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Enregistrement W4393739335 · doi:10.5281/zenodo.7908913

Confocal and STED Live F-actin dataset

2023· dataset· en· W4393739335 sur OpenAlexaff
Catherine Bouchard, Christian Gagné, Flavie Lavoie‐Cardinal

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSTED microscopyConfocalConfocal microscopyActinCell biologyBiologyPhysicsStimulated emissionOpticsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paired confocal and STED images of F-actin nanostructures in living neurons using the far-red fluorogenic dye SiR-Actin. This dataset was used to train and test the TA-GAN model for confocal-to-STED super-resolution of axonal and dendritic F-actin in living neurons (Resolution Enhancement with a Task-Assisted GAN to Guide Optical Nanoscopy Image Analysis and Acquisition). All images : 20 nm/pixel. Folders: - train : 753 pairs of confocal/STED images (varying sizes) - valid : 47 pairs of confocal/STED images (varying sizes) - test_initial & test_final : 84 confocal/STED pairs acquired before (initial) and 84 acquired after (final) control sequences where 15 confocal images of the full FOV (500 x 500 pixels = 10μm x 10μm) were acquired at 1 frame/minute. In addition to the confocal image, a sub-region (100 x 100 pixels = 2μm x 2μm) was selected outside the central ROI (300 x 300 pixels = 6μm x 6μm) and acquired with the STED modality at every time step; the signal decrease due to photobleaching effects can therefore be more prononced in the border region outside the central ROI. - test_series : contains 149 series of images acquired with TA-GAN assistance using the change-based Dice coefficient threshold or the variability-based threshold. The test_series folder contains folders with names corresponding to "[date of acquisition]_cs[coverslip number]_ROI[selected region number]". Each folder contains three subfolders : input, full_STED, and initial_final_confocal. - Input : this folder contains three-channel images for each of the 15 frames in the series. The first channel is the full FOV confocal image (10μm x 10μm), the second channel is the STED sub-region (2μm x 2μm) with zero-padding to match the shape of the FOV, and the third channel is a decision map of 0s and 1s, with the 1s indicating the position in the FOV of the STED sub-region. - full_STED : this folder contains all the STED FOVs (10μm x 10μm) acquired when triggered by the TA-GAN assistance. The number of full_STED FOVs varies from 0 to 15 per region, with a mean of 2.8 STED images per series. The full FOV STED images acquired before (initialSTED.tif) and after (finalSTED.tif) the series of 15 frames are also included. - initial_final_confocal : The full FOV confocal images acquired before (initialConfocal.tif) and after (finalConfocal.tif) the series of 15 frames.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,016

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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