利用机器学习对星形胶质细胞进行定量分析的进展

doi:10.4103/1673-5374.346474

摘要/Abstract

摘要： https://orcid.org/0000-0002-9718-789X (Demetrio Labate)

Abstract: Astrocytes, a subtype of glial cells, are star-shaped cells that are involved in the homeostasis and blood flow control of the central nervous system (CNS). They are known to provide structural and functional support to neurons, including the regulation of neuronal activation through extracellular ion concentrations, the regulation of energy dynamics in the brain through the transfer of lactate to neurons, and the modulation of synaptic transmission via the release of neurotransmitters such as glutamate and adenosine triphosphate. In addition, astrocytes play a critical role in neuronal reconstruction after brain injury, including neurogenesis, synaptogenesis, angiogenesis, repair of the blood-brain barrier, and glial scar formation after traumatic brain injury (Zhou et al., 2020). The multifunctional role of astrocytes in the CNS with tasks requiring close contact with their targets is reflected by their morphological complexity, with processes and ramifications occurring over multiple scales where interactions are plastic and can change depending on the physiological conditions. Another major feature of astrocytes is reactive astrogliosis, a process occurring in response to traumatic brain injury, neurological diseases, or infection which involves substantial morphological alterations and is often accompanied by molecular, cytoskeletal, and functional changes that ultimately play a key role in the disease outcome (Schiweck et al., 2018). Because morphological changes in astrocytes correlate so significantly with brain injury and the development of pathologies of the CNS, there is a major interest in methods to reliably detect and accurately quantify such morphological alterations. We review below the recent progress in the quantitative analysis of images of astrocytes. We remark that, while our discussion is focused on astrocytes, the same methods discussed below can be applied to other types of complex glial cells.

. 利用机器学习对星形胶质细胞进行定量分析的进展[J]. 中国神经再生研究(英文版), 2023, 18(2): 313-314.

Demetrio Labate, Cihan Kayasandik. Advances in quantitative analysis of astrocytes using machine learning[J]. Neural Regeneration Research, 2023, 18(2): 313-314.

参考文献

引言

出版重点

《中国神经再生研究（英文版）》杂志为SCI、PubMed数据库收录的国际唯一一本专注神经再生领域研究的经同行评议的开放获取期刊，出版来自全球神经再生领域专业学者的前沿性基础研究及临床研究及转化医学、循证医学优秀的最新成果。

期刊出版来自于脑损伤与神经再生、脊髓损伤与神经再生、周围神经损伤与神经再生和神经退行性病与神经再生、神经影像与神经再生的相关研究。期刊关注神经损伤与再生过程中的轴突再生、突触生长、神经可塑性、神经修复和替代、神经移植等最新研究成果。尤其关注应用细胞治疗、基因治疗、生物因子治疗、药物治疗、手术治疗、康复治疗、物理疗法、组织工程、生物工程、生物材料、神经假体等干预性方法产生神经再生效果的相关研究。文章应清晰描述抑制神经元损伤、减轻神经元损伤的一系列变化，保护损伤神经元的过程、方法、程度与评价，突出从细胞分子水平以及分子生物学水平解释神经元损伤后以及预后再生的机制。

NRR杂志被国际重要数据库收录

科学引文索引（Science Citation Index Expanded，SCI）

美国国立医学图书馆（PubMed）

美国国立医学图书馆开放获取全文数据库（PubMed Central, PMC）

美国生物学文摘数据库（BIOSIS previews, BP）

美国《化学文摘》（Chemical Abstracts, CA）

Scopus荷兰《医学文摘库/医学文摘》（Excerpta Medica, EM）

波兰《哥伯尼索引》（Index of Copurnicus, IC）

OvidSP平台数据库

中国科学引文数据库（CSCD）

中国科技期刊数据库-统计源期刊（CSTPCD）

编委会

主编Editor-in-Chief

苏国辉院士（Kwok-fai So, Chair Professor and Head, Jessie Ho Professor in Neuroscience, Department of Anatomy, The University of Hong Kong）。

徐晓明教授（Xiao-ming Xu, Professor and Mari Hulman George Chair of Neurological Surgery, Scientific Director of Spinal Cord and Brain Injury Research Group, Indiana University School of Medicine）

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编委会成员

期刊编委队伍由国际神经再生领域著名学者、中国科学院院士、香港大学苏国辉教授和美国印第安纳大学徐晓明教授领导的由100多位国际神经再生优秀专家组成。共同致力于创办一本发表神经再生领域专业学术研究经同行严格评审的优秀学术期刊。

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材料方法

讨论

特邀稿件

对特邀综述稿件的要求：

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（2）全文不超过6000个单词，包括摘要，不包括参考文献，图和表格，出版后8-10个版面。

（3）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

摘要：非结构式， 250单词。

引言：

主体内容：

总结：

作者贡献：

利益冲突：

参考文献：采用 Journal of Neuroscience格式。

特邀述评类文章：观点、点评、研究亮点、给编辑的信等。

特邀观点栏目文章要求：

（1）观点文章为作者对神经再生领域某一热点问题的评论，有作者鲜明的观点和作者本人

对此科研过程的认识和总结。

（2）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后，文章需在2个月内完成。

（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

特邀点评与研究亮点栏目文章要求：

（1）点评文章为点评在本刊发表的文章，研究亮点文章为点评国际优秀杂志近期或在线提前发表的前沿性的优秀文章。

（2）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后，文章需在2个月内完成。

（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

给编辑的信栏目文章要求：

（1）给编辑的信文章为读者对本刊已发表文章的来信反馈。

（2）全文1000- 2000单词，不包括参考文献，文章不需要摘要、图和表格，出版后1个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。