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使用微血管固定平台的新生血管生成形态发生和异质性中周细胞诱导的动力学的时空分析
摘要：由于它们在控制培养条件下对培养条件的卓越控制并与体内模型相比，由于它们在控制培养条件下的卓越控制并实现了实时观察，因此体外微血管模型的最新出现增强了组织工程中血管生成和血管形成的研究。然而，常规的二维（2D）观察和分析无法捕获三维（3D）形态动力学的异质性。为了克服这个问题，在本文中提出了一种新型的形态登记方法，用于通过将工程微血管的共聚焦显微镜与计算机视觉技术相结合，用于血管生成变形动力学的时空定量。使用微血管和周细胞的共培养系统，时空测量结果揭示了：（i）亲本血管和血管生成芽的不同变形模式以及生长/回归分区； （ii）周期定位和覆盖范围的时空变化； （iii）周细胞微使接触接触对局部缺口信号激活的增强作用，基质金属蛋白酶-1（MMP-1）的分布，血管生成动力学的异质性和形态成熟。该试验系统在血管生成过程中提供了共培养细胞的综合作用的特征，并在未来的有关血管形态发生的研究中实现了多模式数据的互动融合。
拉马波高中周报 2024 年 12 月 16 日至 20 日
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脑网络中周期的注册和联合鉴定
人脑网络的结构和功能的特征是神经物理活性中的同步[15]。该同步超越二极管或成对相互作用的基础的神经元相互作用，主要由多层或高阶相互作用驱动[15]。人脑网络中的周期嵌入了这些高阶相互作用[3，15]。此外，大脑中的周期与信息的传播和随附的反馈回路以及冗余和信息瓶颈问题有关[11]。这将周期视为传播共享或共同激活神经功能的信号的通信通道。一个自然的问题是，如何在减少噪声效果的同时识别这些信号的有意义的特征？要探索这个问题，我们建议使用拓扑数据分析（TDA）[1，6，7，13]中的工具和概念。TDA的主要工具之一是持续的同源性（PH），它允许在不同空间分辨率下计算空间的拓扑特征[7]。以前，pH已应用于建立拓扑特征的代数和统计证词[3]。这些研究的中心主题是开发有关拓扑特征的推论程序，这些特征持续存在于广泛的空间尺度上，这些尺度可能是信号。要从pH的构造中研究脑网络中的周期，首先将大脑网络铸造为简单复合物，这是TDA中用于表示复杂数据的基本构建块。大脑
初级运动皮层中周期性的、与条件无关的活动可预测矫正运动行为
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一种自动化的方法，用于改善整个小鼠脑切片中周细胞和小胶质细胞的定量
整个幻灯片扫描技术已使完整的组织部分产生了高分辨率图像。但是，常用的分析软件通常无法处理产生的大数据文件。在这里，我们提出了一种使用开源软件Qupath的方法来检测，对荧光标记的细胞（小胶质细胞和周细胞）在整个冠状脑组织切片中进行分类。分析了男性和雌性NG2DDSRED X CX 3 CR1 1 /GFP小鼠的全脑切片。在一系列检测参数中选择了感兴趣的小区域，并将手动计数与自动方法产生的计数进行比较。确定了检测细胞并将其分类为每个大脑区域中的小胶质细胞或周细胞的最佳参数，并应用于与整个体感和运动皮层相对应的注释，每个部分的海马，thalamus和下丘脑。3.74％的所有检测到的细胞被覆盖为周细胞；但是，丘脑（6.20％）的这一比例显着高于其他地区。相比之下，皮质中的小胶质细胞（占总细胞的4.51％）更丰富（5.54％）。男性和雌性小鼠之间没有差异。总而言之，Qupath为全扫描图像分析提供了一种用户友好的解决方案，这可能会导致健康和疾病的重要新发现。