Rapid and reliable image analysis pipeline for semi-automated quantification of CNS cell types in MATLAB
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studying CNS cell responses is essential for understanding disease, injury, and developing effective therapies. While immunofluorescence and transgenic reporter models allow for specific labeling, automated quantification remains difficult due to tissue heterogeneity. Consequently, most analyses are conducted manually, introducing user bias and limiting reproducibility. NEW METHOD: We developed a MATLAB-based semi-automated workflow for quantifying immunofluorescence-stained CNS cells, focusing on nuclear signal detection. The pipeline uses DAPI masking and the imfindcircles function to detect round nuclei, requiring minimal user input. RESULTS: The pipeline enabled robust quantification of CNS-resident cells. Automated analyses of brain and spinal cord tissue sections closely resembled manual quantification, with minimal error. In a mouse model of contusion spinal cord injury, it revealed a rostro-caudal decline in myelinating oligodendrocytes from the lesion epicenter, confirming the method's accuracy and sensitivity in detecting injury-induced cellular changes. COMPARISON WITH EXISTING METHODS: Unlike many commonly used quantification-based software, this novel pipeline does not perform full image segmentation. Instead, it uses nuclear morphology to detect round shapes. Moreover, the pipeline has been specifically designed and optimized for the quantification of CNS cells, whose heterogeneity and cytoarchitecture pose specific challenges to existing methods that are more generalized. CONCLUSIONS: This study presents an alternative to classical segmentation models by offering a reproducible quantification of CNS-resident cells using nuclear morphology. Its simplicity, minimal input requirements, reduced time for semi-automated quantification, and specificity for CNS tissues make it a valuable tool for studying cellular responses in both healthy and pathological contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».