Quantitation of the physicochemical properties of myelin using Nile Red fluorescence spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Myelin is a vital structure that is key to rapid saltatory conduction in the central and peripheral nervous systems. Much work has been done over the decades examining the biochemical composition and morphology of myelin at the light and electron microscopic levels. Here we report a method to study myelin based on the fluorescent probe Nile Red. This lipophilic dye readily partitions into live and chemicallyfixed myelin producing bright, well-resolved images of the sheath. Using spectral confocal microscopy, a complete emission spectrum of Nile Red fluorescence can be acquired for each pixel in an image. The solvatochromic properties of Nile Red cause its emission spectrum to change depending on the polarity of its local environment. Therefore, measuring spectral shifts can report subtle changes in the physicochemical properties of myelin. We show differences in myelin polarity in central versus peripheral nervous system and in different regions of central nervous system white matter of the mouse brain, together with developmental and sex variations. This technique is also well suited for measuring subtle changes in myelin properties in live ex vivo white matter specimens. We also demonstrate how light deprivation induces a myelin polarity change in adult mouse optic nerve underscoring a continuing myelin plasticity in response to axonal activity well into adulthood. The Nile Red spectroscopic method allows measurement of subtle physicochemical changes in myelin that can importantly influence its electrical properties and by extension, conduction velocities in axons.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».