Flow Cytometry and Single-Cell Analysis for Characterizing Microglia Activation in Early Postnatal Mouse Brain Development
Notice bibliographique
Résumé
Microglia, the brain's resident immune cells, exhibit region and context-specific transcriptional profiles during development and disease. This protocol presents two complementary methods for studying microglial populations in mouse cerebellar tissue: flow cytometry and single-cell RNA sequencing. As the first method used, the flow cytometry-based protocol is optimized for early postnatal brains, ensuring robust cell isolation and consistency across experimental conditions. It begins with tissue dissociation using enzymatic digestion, followed by myelin removal via Percoll density gradient centrifugation to yield a high-quality neural cell suspension, and a gating strategy based on CD45 and CD11b expression. Live/dead staining ensures cell viability, and fluorochrome-conjugated antibodies are used to profile the expression of selected surface markers on microglia. Compensating controls are performed using latex beads with validated gating strategies using fluorescence minus one (FMO) control. The second method involves single-cell RNA sequencing using 10X Genomics, following the same upstream isolation steps, which enable transcriptomic profiling of microglia across conditions. Microglial clusters are identified using gene expression analysis, and differential expression analysis is conducted between experimental groups. A random forest classifier is applied solely to distinguish male and female samples when multiplexed. Together, these reproducible and adaptable protocols provide a robust framework for investigating microglial diversity in the cerebellum during early brain development and its potential alteration following experimental perturbations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».