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Enregistrement W4394625232 · doi:10.17504/protocols.io.81wgbx38nlpk/v1

Histological processing of octocoral tissue v1

2024· preprint· en· W4394625232 sur OpenAlexaff
Maria Rakka, Gal·la Edery, Marina Carreiro‐Silva

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasal Surgery and Airway Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework Programme
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been a significant focus on coral habitats, encompassing both shallow and deep ecosystems. Historically, most studies concentrated on scleractinian corals, however contemporary research acknowledges the ecological importance of octocoral species, and the need to improve our understanding of their biology. Histology, which describes the internal morphology of animal tissues, is an essential tool for a wide range of biological studies, including reproductive biology, life history, taxonomy and phylogeny. Processing octocoral tissue histologically can be a complex task, given the unique skeletal structure of these organisms. Octocorals have internal skeletal structures called sclerites, which are composed of calcium carbonate and are embedded into the coral tissue. Decalcification of these structures creates air pockets in the tissue that hault further histological processing. Moreover, many octocorals possess a skeletal axis that is predominantly composed of organic matter, but may contain varying degrees of calcium carbonate. Including the axis in histological analysis may require experimentation to adjust the processing times. Although several studies report processing times for histological analysis, it is difficult to find detailed information on how to process octocoral tissue. Here, we present a detailed protocol that separates octocoral polyps from the skeletal axis, and utilizes vacuum to address issues with decalcification. The use of single polyps, or small polyp groups, decreases the processing time, and allows for manual processing without the use of automated systems. Vacuum removes trapped air from decalcification and increases the quality of the histological sections. We also include an optional step for specimens that were directly preserved in ethanol without prior fixation. Lastly, we demonstrate simple ways to section paraffin blocks that do not require extensive experience in histological sectioning.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,005

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,290 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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