Spatial variations in the osteocyte lacuno-canalicular network density and analysis of the connectomic parameters
Notice bibliographique
Résumé
Osteocyte lacuno-canalicular network (LCN) is comprised of micrometre-sized pores and submicrometric wide channels in bone. Accumulating evidence suggests multiple functions of this network in material transportation, mechanobiological signalling, mineral homeostasis and bone remodelling. Combining rhodamine staining and confocal laser scanning microscopy, the longitudinal cross-sections of six mouse tibiae were imaged, and the connectome of the network was quantified with a focus on the spatial heterogeneities of network density, connectivity and length of canaliculi. In-vivo loading and double calcein labelling on these tibiae allowed differentiating the newly formed bone from the pre-existing regions. The canalicular density of the murine cortical bone varied between 0.174 and 0.243 μm/μm3, and therefore is three times larger than the corresponding value for human femoral midshaft osteons. The spatial heterogeneity of the network was found distinctly more pronounced across the cortex than along the cortex. We found that in regions with a dense network, the LCN conserves its largely tree-like character, but increases the density by including shorter canaliculi. The current study on healthy mice should serve as a motivating starting point to study the connectome of genetically modified mice, including models of bone diseases and of reduced mechanoresponse.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».