Reflective imaging of myelin integrity in the human and mouse central nervous systems
Notice bibliographique
Résumé
The structural integrity of myelin sheaths in the central nervous system (CNS) is crucial for the maintenance of its function. Electron microscopy (EM) is the gold standard for visualizing individual myelin sheaths. However, the tissue processing involved can induce artifacts such as shearing of myelin, which can be difficult to distinguish from true myelin abnormalities. Spectral confocal reflectance (SCoRe) microscopy is an imaging technique that leverages the differential refractive indices of compacted CNS myelin in comparison to surrounding parenchyma to detect individual compact myelin internodes with reflected light, positioning SCoRe as a possible complementary method to EM to assess myelin integrity. Whether SCoRe is sensitive enough to detect losses in myelin compaction when myelin quantity is otherwise unaffected has not yet been directly tested. Here, we assess the capacity of SCoRe to detect differences in myelin compaction in two mouse models that exhibit a loss of myelin compaction without demyelination: microglia-deficient mice ( Csf1r - FIRE Δ /Δ ) and wild-type mice fed with the CSF1R inhibitor PLX5622. In addition, we compare the ability to detect compact myelin sheaths using SCoRe in fixed-frozen versus paraffin-embedded mouse tissue. Finally, we show that SCoRe can successfully detect individual sheaths in aged human paraffin-embedded samples of deep white matter regions. As such, we find SCoRe to be an attractive technique to investigate myelin integrity, with sufficient sensitivity to detect myelin ultrastructural abnormalities and the ability to perform equally well in tissue preserved using different methods.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».