Development of a High-Throughput Pipeline to Characterize Microglia Morphological States at a Single-Cell Resolution
Notice bibliographique
Résumé
As rapid responders to their environments, microglia engage in functions that are mirrored by their cellular morphology. Microglia are classically thought to exhibit a ramified morphology under homeostatic conditions which switches to an ameboid form during inflammatory conditions. However, microglia display a wide spectrum of morphologies outside of this dichotomy, including rod-like, ramified, ameboid, and hypertrophic states, which have been observed across brain regions, neurodevelopmental timepoints, and various pathological contexts. We applied dimensionality reduction and clustering to consider contributions of multiple morphology measures together to define a spectrum of microglial morphological states in a mouse dataset that we used to demonstrate the utility of our toolset. Using ImageJ, we first developed a semiautomated approach to characterize 27 morphology features from hundreds to thousands of individual microglial cells in a brain region-specific manner. Within this pool of features, we defined distinct sets of highly correlated features that describe different aspects of morphology, including branch length, branching complexity, territory span, and circularity. When considered together, these sets of features drove different morphological clusters. Our tools captured morphological states similarly and robustly when applied to independent datasets and using different immunofluorescent markers for microglia. We have compiled our morphology analysis pipeline into an accessible, easy-to-use, and fully open-source ImageJ macro and R package that the neuroscience community can expand upon and directly apply to their own analyses. Outcomes from this work will supply the field with new tools to systematically evaluate the heterogeneity of microglia morphological states across various experimental models and research questions.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,009 |
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 ».