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Enregistrement W4403066764 · doi:10.1101/2024.09.30.615842

A comparison of microglial morphological complexity in adult mouse brain samples using 2-dimensional and 3-dimensional image analysis tools

2024· preprint· en· W4403066764 sur OpenAlexafffund
Colin J. Murray, Eva D. Tunderman, Haley A. Vecchiarelli, Fernando Gonzàlez Ibáñez, Marie‐Ève Tremblay

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Brain CanadaBranch Out Neurological FoundationMichael Smith Health Research BCUniversitair Medisch Centrum UtrechtConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésImage (mathematics)NeuroscienceArtificial intelligencePattern recognition (psychology)BiologyComputer scienceComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Characterizing cell morphology has been an essential aspect of neuroscience for over a century to provide essential insights into cellular function and dysfunction. Microglia, the resident innate immune cells of the central nervous system, undergo drastic changes in morphology in response to various stimuli, with many classifications proposed in recent years. Increased availability of advanced analysis software to study microglial morphology represents a step forward in the field. However, whether the use of advanced analysis tools provides equivalent or varied outcomes remains undetermined. This study re-analyzed raw data, previously processed using a standard 2D microglial morphology analysis method, using 3D analysis methods. The published article observed significant changes in microglial morphology in the mouse ventral hippocampus after administration of a ketogenic diet and exposure to repeated social defeat stress in young adult male mice. Overall, we observed different statistical outcomes in the 3D dataset compared to the previously published 2D results, with both maintained and new findings. This may indicate that the 3D analysis method is better able to capture minute changes in morphology. However, overall conclusions on microglial morphology changes remain consistent between methods. Lastly, we highlight the difference between a nested statistical design, which considers within animal variability, and a non-nested design. Overall, we highlight and discuss differences between 2D and 3D microglial morphology analysis and explore the contribution of individual cell and animal variability to statistical outcomes. Main Points 3D analysis method generates similar and novel results compared to a 2D method. verall microglial morphological changes to stimuli are comparable between methods. nested statistical design produces distinct significant differences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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