Dual-ligand fluorescence microscopy enables chronological and spatial histological assignment of distinct amyloid-β deposits
Notice bibliographique
Résumé
Different types of deposits comprised of amyloid-β (Aβ) peptides are one of the pathological hallmarks of Alzheimer's disease (AD) and novel methods that enable identification of a diversity of Aβ deposits during the AD continuum are essential for understanding the role of these aggregates during the pathogenesis. Herein, different combinations of five fluorescent thiophene-based ligands were used for detection of Aβ deposits in brain tissue sections from transgenic mouse models with aggregated Aβ pathology, as well as brain tissue sections from patients affected by sporadic or dominantly inherited AD. When analyzing the sections with fluorescence microscopy, distinct ligand staining patterns related to the transgenic mouse model or to the age of the mice were observed. Likewise, specific staining patterns of different Aβ deposits were revealed for sporadic versus dominantly inherited AD, as well as for distinct brain regions in sporadic AD. Thus, by using dual-staining protocols with multiple combinations of fluorescent ligands, a chronological and spatial histological designation of different Aβ deposits could be achieved. This study demonstrates the potential of our approach for resolving the role and presence of distinct Aβ aggregates during the AD continuum and pinpoints the necessity of using multiple ligands to obtain an accurate assignment of different Aβ deposits in the neuropathological evaluation of AD, as well as when evaluating therapeutic strategies targeting Aβ aggregates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».