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Enregistrement W4402344229 · doi:10.1101/2024.09.05.611421

In Vivo Optical Clearing of Mammalian Brain

2024· preprint· en· W4402344229 sur OpenAlexaff
Giovanni Talei Franzesi, Ishan Gupta, Ming Hu, Kiryl D. Piatkevich, Murat Yıldırım, Jian-Ping Zhao, Minho Eom, Seungjae Han, Demian Park, Himashi P. Andaraarachchi, Zhaohan Li, Jesse R. Greenhagen, Amirul Muhammad Islam, Parth Vashishtha, Zahid Yaqoob, Nikita Pak, Alexander D Wissner-Gross, Daniel A. Martin-Alarcon, Jonathan J. Veinot, Peter T. C. So, Uwe Kortshagen, Young‐Gyu Yoon, Mriganka Sur, Edward S. Boyden

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical imagingNeuroscienceEx vivoElectrophysiologyTwo-photon excitation microscopyIn vivoNeuroimagingBiocompatible materialBrain tissuePreclinical imagingBiophysicsFluorescenceBiologyBiomedical engineeringOpticsPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Established methods for imaging the living mammalian brain have, to date, taken optical properties of the tissue as fixed; we here demonstrate that it is possible to modify the optical properties of the brain itself to significantly enhance at-depth imaging while preserving native physiology. Using a small amount of any of several biocompatible materials to raise the refractive index of solutions superfusing the brain prior to imaging, we could increase several-fold the signals from the deepest cells normally visible and, under both one-photon and two-photon imaging, visualize cells previously too dim to see. The enhancement was observed for both anatomical and functional fluorescent reporters across a broad range of emission wavelengths. Importantly, visual tuning properties of cortical neurons in awake mice, and electrophysiological properties of neurons assessed ex vivo, were not altered by this procedure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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