Protocol for autofluorescence removal in microglia by photobleaching in free-floating immunofluorescent staining of mouse brain tissue
Notice bibliographique
Résumé
Autofluorescence in brain tissue poses a challenge in immunofluorescent staining by obscuring antibody-labeled proteins, mainly within microglia. Here, we describe a cost-effective protocol for removing autofluorescence in mouse brain sections by photobleaching. We outline steps to collect and section brain tissue, apply a photobleaching step using a light-emitting diode (LED), and perform immunofluorescent staining with primary and secondary antibodies. This protocol enables clearer visualization of microglial markers, particularly in mouse models of neurodegenerative diseases and aging. • Simple construction of a cost-effective photobleaching apparatus • Step-by-step techniques for photobleaching and immunofluorescent staining • Guidance on interpreting immunofluorescent images of disease-associated microglia Publisher’s note: Undertaking any experimental protocol requires adherence to local institutional guidelines for laboratory safety and ethics. Autofluorescence in brain tissue poses a challenge in immunofluorescent staining by obscuring antibody-labeled proteins, mainly within microglia. Here, we describe a cost-effective protocol for removing autofluorescence in mouse brain sections by photobleaching. We outline steps to collect and section brain tissue, apply a photobleaching step using an LED light, and perform immunofluorescent staining with primary and secondary antibodies. This protocol enables clearer visualization of microglial markers, particularly in mouse models of neurodegenerative diseases and aging.
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,019 |
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 ».