MALDI-2 Mass Spectrometry Imaging enables spatial visualization of endocannabinoids in brain
Notice bibliographique
Résumé
Endocannabinoids (eCBs) are endogenous lipid messengers that primarily bind cannabinoid receptors CB1/CB2 and together with the enzymes that regulate their biosynthesis and degradation define the endocannabinoid system. The eCB signaling system plays a key role in the central nervous system, resulting altered in most neurological disorders. The analysis of eCBs is challenging for their low concentration in biospecimens, and this is exacerbated in Mass Spectrometry Imaging (MSI) where low sensitivity and tissue dependent ion suppression obscure their spatial visualization. In this work we address this limitation by the application of laser-induced post-ionization (MALDI-2). Herein we demonstrate that MALDI-2 boosts the detection of 2-arachidonylglycerol (2-AG) and N-acylethanolamines (AEA, PEA, OEA) with respect to MALDI, and that eCBs can be visualized in brain at endogenous concentration only by MALDI-2-MSI. Both root-mean-square (RMS) and deuterated internal standards (I.S.) normalization were evaluated, with I.S. normalization providing improved pixel to pixel variation and more uniform distribution in specific brain regions, especially for 2-AG and PEA. Furthermore, high lateral resolution up to 5 µm pixel size was evaluated, resulting in the detection of all eCBs and confirming the MALDI-2 potential even reducing the ablated tissue amount. Lastly the method was applied as proof of concept in a mouse model of mild traumatic brain injury demonstrating the ability to reveal valuable biological insights for neuropharmacology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».