A digital brain sampling protocol atlas to simplify and accelerate biorepository tissue requests
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The structural, cellular, and biomolecular research necessary for a mechanistic understanding of Alzheimer's Disease (AD) relies on brain tissue collected according to a brain sampling protocol (BSP) and preserved in biorepositories. Such research involves discipline-specific terminology such as cytoarchitectonic domains, brain network nodes, etc. This specificity can result in iterative, time-consuming, and error-prone request processes. The digital BSP atlas will streamline this process and offer resources for reference, visualization, training, and refinement of BSPs. METHOD: Virtual Neuropathology was performed by a neuropathology technician and Board-certified neuropathologist in Figma, a collaborative cloud-based platform with an intuitive dynamic interface, in which metric properties of the brain slices and samples from the University of Washington BioRepository and Integrated Neuropathology (BRaIN) Laboratory BSP were precisely replicated. Virtual brain slices were taken every 4mm from the Montreal Neurological Institute and International Consortium on Brain Mapping 2009b Nonlinear Asymmetric Brain Template, which has 8x higher resolution than typical brain templates. Data were exported in Scalable Vector Graphics and processed in python. RESULTS: The Digital BSP Atlas contains volumetric labels in MNI 2009b space for the routinely collected samples in the BRaIN lab BSP and is stored using standard neuroinformatics conventions for use with freely available software such as FMRIB's Software Library (FSL) and FreeSurfer. For each sample, volume of brain regions defined by anatomical regions, brain areas, white matter pathways, subcortical structure, cytoarchitectonic domains, functional regions, or functional connectivity network nodes was calculated as the overlap with labels from a range of digital atlases which registered to MNI 2009b space. CONCLUSION: The digital BSP atlas provides a quantitative representation of the BSP in a standard space which will accelerating the process of requesting brain tissue, allows for the refinement of protocols, and the coordination of neuroimaging information with neuropathology sample. Future directions of this work include customizable visualizations, training software, and website backend to identify corresponding samples from free-form text with arbitrary neuroscience terms. This research is part of a pipeline to facilitate mechanistic understanding of AD by enhancing the precision and accuracy of neuropathology sampling and robust registration to premortem neuroimaging data even for late-stage AD participants.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,028 |
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 ».