采用深度学习法检测6-OHDA帕金森病大鼠模型黑质多巴胺能神经元
陈曦1
赵姝馨2
吴开杰2
蒲小平1
1.北京大学药学院分子与细胞药理学系,北京100191;北京大学天然药物及仿生药物国家重点实验室,北京1001912.上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系,上海,200240
摘要：目的:采用基于深度学习的目标检测算法对6-羟基多巴(6-hydroxydopamine,6-OHDA)单侧定点注射导致的帕金森病(Parkinson's disease,PD)大鼠模型黑质多巴胺能神经元进行计数.方法:采用6-OHDA右侧黑质部位定点注射导致的PD大鼠模型,选择阿扑吗啡诱导旋转的方法进行行为学检测;用酪氨酸羟化酶(TH)免疫组化、胶质纤维酸性蛋白(GFAP)免疫组化、α-synuclein免疫组化分别进行染色,观察大鼠黑质部位的病理学改变;根据TH免疫组化染色结果,用深度学习的方法对TH阳性的多巴胺能神经元计数算法进行初探.结果:PD大鼠模型建立后,行为学检测筛选出成功的模型,并对黑质损伤情况有初步的判断;3种免疫组化的结果从病理学方面证明了模型的成功.采用深度学习的方法对TH免疫组化中的阳性神经元进行计数,得到关于神经元计数的初步算法,其准确率和召回率均处于较高水平.结论:在右侧黑质部位定点注射6-OHDA的大鼠模型上,用深度学习的方法对黑质多巴胺能神经元计数进行探究,得到了具有实用意义的初步算法.
关键词：帕金森病6-羟基多巴免疫组化深度学习
分类号：R742.5(神经病学与精神病学)R964(药理学)
资助基金：国家重大科学仪器设备开发专项(2013YQ03065106)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-08-14（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 849-855 )
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