在两种不同的小鼠炎症模型中对三级淋巴细胞结构进行比较自动化量化
Ana Houel1,2,3,4, Clémence Riffard5,6,7
1Sorbonne University UMRS1135, Paris, France. houel@transgene.fr.
Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)
|November 11, 2024
概括
三级淋巴体结构 (TLS) 在肺炎中形成,如非小细胞肺癌 (NSCLC) 和感染. 本研究比较了使用人工智能在小鼠模型中检测和量化TLS的方法.
科学领域:
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 病理学 病理学 病理学
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 三级淋巴体结构 (TLS) 是在炎症期间在非淋巴体组织中发现的有组织的免疫细胞聚合物.
- 在患有非小细胞肺癌 (NSCLC) 和结核病和阿斯伯吉洛症等感染的患者的肺部观察到TLS形成.
- 临床前模型对于理解TLS新生代机制和动力学至关重要.
研究的目的:
- 为了比较在小鼠肺组织中检测和量化TLS的工作流程.
- 评估用于TLS评估的自动图像分析和人工智能辅助组织分类.
- 在TLS研究的背景下,描述串行断面分区的方法.
主要方法:
- 利用肺炎的两种不同的小鼠模型:正确的肺瘤植入和细菌产品的鼻内注射.
- 采用自动化图像分析技术用于TLS检测和量化.
- 应用人工智能辅助组织分类用于增强分析.
- 描述了分隔连续组织切片的方法.
主要成果:
- 已建立的小鼠模型能够在肺组织中产生TLS.
- 证明了自动化图像分析和人工智能用于TLS量化的实用性.
- 提供了不同分析工作流程的比较概述.
- 概述了针对实验需求量身定制的序列断面分析策略.
结论:
- 鼠类模型有效地回顾了肺炎中TLS形成的情况.
- 自动图像分析和人工智能为研究TLS提供了强大的工具.
- 标准化工作流程对于研究中准确的TLS检测和量化至关重要.
- 这种比较性审查有助于研究人员选择TLS分析的最佳方法.
关键词:
人工智能的人工智能是人工智能.在H&E染色中,染色方法是:图像分析软件 图像分析软件免疫组织化学 免疫组织化学炎症 炎症是一种炎症.在LPS中使用LPS.鼠标模型模型多重复合的免疫光.这就是TC-1-luciferase.三级淋巴体结构的第三级淋巴体结构.更多相关视频
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