Generating and Analyzing High-Parameter Histology Images with Histoflow Cytometry
Notice bibliographique
Résumé
The usage of histology to investigate immune cell diversity in tissue sections such as those derived from the central nervous system (CNS) is critically limited by the number of fluorescent parameters that can be imaged at a single time. Most immune cell subsets have been defined using flow cytometry by using complex combinations of protein markers, often requiring four or more parameters to conclusively identify, which is beyond the capabilities of most conventional microscopes. As flow cytometry dissociates tissues and loses spatial information, there is a need for techniques that can retain spatial information while interrogating the roles of complex cell types. These issues are addressed here by creating a method for expanding the number of fluorescent parameters that can be imaged by collecting the signals of spectrally overlapping fluorophores and using spectral unmixing to separate the signals of each individual fluorophore. These images are then processed using an analysis pipeline to take high-parameter histology images and extract single cells from these images so that the unique fluorescent properties of each cell can be analyzed at a single-cell level. Using flow cytometry-like gating strategies, cells can then be profiled into subsets and mapped back onto the histology sections to not only quantify their abundance, but also establish how they interact with the tissue environment. Overall, the simplicity and potential of using histoflow cytometry to study complex immune populations in histology sections is demonstrated.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,011 | 0,004 |
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 ».