A Digital Atlas to Unlock the Potential of Brain Biorepository Tissue for Interdisciplinary Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The structural, cellular, and biomolecular research necessary for a mechanistic understanding of neuroscience relies on brain tissue collected according to a brain sampling protocol (BSP) and preserved in biorepositories. These analyses are crucial for assessing the validity of research in Alzheimer's Disease and Related Dementias. The University of Washington BioRepository and Integrated Neuropathology (BRaIN) Laboratory has developed an extensive BSP for brain preparation, sampling, characterization, and storage. The digital BSP atlas uses a neuroimaging framework to create a 3D representation of this BSP to advance the tissue request process, augment biorepository workflows, generate scientific visualizations, and provide a link to neuroimaging data and analysis methods. METHOD: Virtual neuropathology was performed according to the BRaIN lab BSP using the Montreal Neurological Institute and International Consortium on Brain Mapping 2009b Nonlinear Asymmetric Brain Template. Brain extraction, segmentation, and slicing were precisely replicated using FreeSurfer, FMRIB's Software Library (FSL), and custom Python/R scripts. Virtual tissue sampling was performed by the Lead Tissue Procurement Technician and a board-certified neuropathologist in Figma, a collaborative cloud-based platform with an intuitive dynamic interface. Data were exported in Scalable Vector Graphics (SVG) format and processed in Python to create the 3D digital BSP atlas. RESULT: The Digital BSP Atlas provides volumetric labels for all routinely collected fixed-tissue samples in the BRaIN lab BSP and incorporates standard neuroinformatics conventions for compatibility with freely available software including FSL, MRICroGL, and FreeSurfer. CONCLUSION: The digital BSP atlas provides an explicit spatial representation of the BSP, enabling researchers to more efficiently locate, reference, and utilize postmortem samples. Implementing the BSP with modern neuroinformatics conventions provides a highly portable, quantitative reference that facilitates interdisciplinary collaboration, dynamic visualization, figure generation, protocol optimization, and integration with in-vivo neuroimaging. Ongoing extensions of this work include the development of neuropathology sampling training software and a flexible interface to identify corresponding samples from free-form neuroscience terms.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».