ذبابة الفاكهة القياس الكمي للوصلة العصبية العضلية (NMJ): طريقة لتقييم مورفولوجيا الوصلة المشبكية ووظيفتها

الملخص

المصدر: Castells-Nobau ، A. ، et al. خوارزميتان للقياس الكمي عالي الإنتاجية ومتعدد العوامل لذبابة الفاكهة مورفولوجيا الوصلة العصبية العضلية. J. Vis. Exp. (2017).

< p class = "jove_content" >ذبابة الفاكهة يتم استخدام الوصلة العصبية العضلية (NMJ) كنموذج لدراسة مورفولوجيا ووظيفة نقاط الاشتباك العصبي. يصف هذا الفيديو الميزات المهمة التي يحددها الباحثون لتوصيف NMJ. يوضح مثال البروتوكول برنامجا قادرا على إجراء القياس الكمي تلقائيا.

البروتوكول

هذا البروتوكول هو مقتطف من Castells-Nobau et al. ، خوارزميتان للقياس الكمي عالي الإنتاجية ومتعدد المعايير لذبابة الفاكهة Nمورفولوجيا تقاطع عضلي أورومرجي ، J. Vis. Exp. (2017).

1. المتطلبات قبل معالجة الصور

1. قم بإجراء ذبابة الفاكهة المفتوح لليرقات المتجولة في الطور الثالث (L3) ، كما هو موضح سابقا.
2. ذبابة الفاكهة الطرفية NMJ ذات التسمية المناعية المشتركة باستخدام مزيج من علامتين: Dlg-1 أو Hrp جنبا إلى جنب مع Brp للتحليل باستخدام "ذبابة الفاكهة NMJ Morphometrics" ، و Syt أو Csp مع Brp للتحليل باستخدام "ذبابة الفاكهة NMJ Bouton Morphometrics".
   <فئة قوية = "ملاحظة">ملاحظة: يمكن دمج الأجسام المضادة من نفس النوع عن طريق وضع علامة مسبقة على مجموعة اقتران الأجسام المضادة مثل Zenon Alexa Labeling Kits.
3. صور أطراف NMJ باستخدام مجهر من اختيارك ، على سبيل المثال ، مضان (مع أو بدون ApoTome) أو الفحص المجهري متحد البؤر.
   1. احصل على مكدس صور من قناتين لمحطة NMJ.
      1. اضبط إعدادات المجهر بطريقة تكتسب فيها القناة 1 محطة NMJ المناعية المسمى ب Dlg-1 (أو HRP ، Syt ، Csp) والقناة 2 محطة NMJ المناعية المصنفة ب Brp.
      2. اختياريا ، قم بتحليل الصور أحادية القناة (من نقاط الاشتباك العصبي ذات العلامات المناعية بجسم مضاد واحد) باستخدام وحدات الماكرو. صورة NMJs مناعية بشكل فريد باستخدام Dlg-1 أو Hrp للتحليل باستخدام "ذبابة الفاكهة NMJ Morphometrics" ، أو Syt أو Csp ل "ذبابة الفاكهة NMJ Bouton Morphometrics".
         <فئة قوية = "ملاحظة">ملاحظة: لا يمكن تحليل نقاط الاشتباك العصبي الملطخة بالمناعة باستخدام مضاد Brp فقط.
   2. تصدير الصور التي تم الحصول عليها كملفات .tiff فردية. اعكس ترتيب القناة قبل تشغيل وحدات الماكرو إذا لم يتم الحصول عليها كما هو موضح.

2. متطلبات البرنامج والتثبيت

1. قم بتنزيل وحدات الماكرو: "ذبابة الفاكهة NMJ Morphometrics" و "ذبابة الفاكهة NMJ Bouton Morphometrics" من موقع الويب التالي: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.2077399.v1.
2. انقل المؤشر إلى المجلد "تحديث وحدات الماكرو 1" ، وانقر على الخيار الظاهر "عرض". ستظهر قائمة بمحتوى هذا المجلد. يحتوي المجلد على وحدات الماكرو "ذبابة الفاكهة NMJ Morphometrics" و "ذبابة الفاكهة NMJ Bouton Morphometrics".
   <فئة قوية = "ملاحظة">ملاحظة: كلا الماكرو متوافقان مع إصدارات فيجي 1.4 ، والتي يتم توفيرها أيضا في نفس المجلد. قد لا تعمل وحدات الماكرو على الإصدارات الحديثة. يرجى استخدام الإصدار 1.4 المقدم ليس من الصعب بدء تشغيل هذا الإصدار ، حتى على أجهزة الكمبيوتر التي يتوفر بها إصدار أحدث من فيجي.
3. انقر فوق "تنزيل الكل". سيتم تنزيل محتوى المجلد على الكمبيوتر كملف .zip. قم بفك ضغط الملف الذي تم تنزيله.
4. انسخ ملفات ذبابة الفاكهة _NMJ_Morphometrics.ijm و ذبابة الفاكهة _NMJ_Bouton Morphometrics.ijm إلى Fiji.app/plugins/ الدليل. عند إعادة تشغيل البرنامج ، ستظهر وحدات الماكرو في الجزء السفلي من القائمة المنسدلة الإضافات.

3. قم بتشغيل الماكرو الفرعي "تحويل إلى مكدس" لإنشاء إسقاطات Z و hyperstacks لصور NMJ

1. ابدأ الواجهة الرسومية عن طريق تحديد الإضافات في شريط الأدوات واختر "ذبابة الفاكهة NMJ Morphometrics" في القائمة المنسدلة.
2. حدد إعداد "سلسلة ملف فريدة" في الواجهة الرسومية للماكرو.
   <فئة قوية = "ملاحظة">ملاحظة: يستخدم برنامج المجهر توقيع تعريف لتنظيم الطائرات والقنوات عند تخزين المكدسات كملفات .tiff فردية. يحتاج إعداد سلسلة الملف الفريد الذي تم إدخاله إلى تحديد التوقيع الذي يعينه البرنامج إلى المستوى الأول للقناة الأولى (هام: يجب الإشارة إلى أدنى مستوى ورقم قناة).
3. حدد فقط الماكرو الفرعي "تحويل إلى مكدس" وانقر فوق "موافق" وحدد المجلد الذي توجد به الصور. إذا تم تحديد دليل رئيسي يحتوي على عدة مجلدات فرعية، فستتم معالجة جميع ملفات .tiff الفردية داخل الدليل الرئيسي والمجلد الفرعي المطابقة لمعايير سلسلة الملف الفريدة.
   1. إذا كان z-stack يحتوي على قناة واحدة فقط، فحدد المربع "القناة 1 فقط".
4. لاحظ أنه سيظهر ملفان جديدان لكل صورة NMJ ، يطلق عليهما افتراضيا اسم stack_image_name و flatstack_image_name. قم بتخزين هذه المكدس والمكدس المسطح فقط لمزيد من التحليل. يمكن حذف سلسلة ملفات .tiff في هذه المرحلة ، مما يقلل من سعات التخزين المطلوبة وتجنب مصادر الخطأ المحتملة.

4. قم بتشغيل الماكرو الفرعي "تحديد عائد الاستثمار" لتحديد محطة NMJ ذات الأهمية

1. ابدأ الواجهة الرسومية ل "ذبابة الفاكهة NMJ Morphometrics".
2. حدد فقط مربع الاختيار "تحديد عائد الاستثمار" واضغط على "موافق" وحدد الدليل الرئيسي حيث يتم تخزين الصور المعنونة flatstack_name واضغط على "تحديد". يبحث الماكرو الفرعي "تحديد عائد الاستثمار" تلقائيا في جميع المجلدات الفرعية داخل الدليل الرئيسي المحدد.
3. عند فتح الإسقاط الأول ، حدد أداة "التحديدات اليدوية" في شريط الأدوات.
4. باستخدام الماوس ، ارسم تحديدا يحتوي حصريا على محطة NMJ الكاملة ذات الأهمية وانقر فوق "موافق" في النافذة "تحديد المحطة الطرفية". سيستمر الماكرو في الإسقاط التالي.
5. حدد عائد الاستثمار التالي وكرر العملية حتى يتم تحديد جميع عائد الاستثمار. سيتم تخزين ملف صورة عائد الاستثمار، المسمى "roi_image_name"، في نفس الدليل مثل المكدس الذي تم إنشاؤه مسبقا وصور العرض لكل صورة من الصور التي تمت معالجتها. ناتج هذا الماكرو الفرعي هو صورة ثنائية لعائد الاستثمار باللون الأبيض على خلفية سوداء.

5. قم بتشغيل "تحليل" الماكرو الفرعي لتحديد ميزات NMJ الطرفية

1. انتقل إلى شريط الأدوات ، وحدد "الإضافات" واستخدم:
   "ذبابة الفاكهة_NMJ_Morphometrics" عند تحليل نقاط الاشتباك العصبي المناعية المصنفة بمضاد Dlg-1 أو مضاد Hrp (القناة 1) جنبا إلى جنب مع anti-Brp (القناة 2) ، أو "ذبابة الفاكهة_NMJ_Bouton_Morphometrics" عند تحليل نقاط الاشتباك العصبي المناعية المصنفة بمضاد Syt أو مضاد Csp (القناة 1) مع Brp (القناة 2).
   1. عندما يتم تحليل مكدسات صور قناة واحدة (القناة الهيكلية Dlg-1 أو HRP ل "Drosophila_NMJ_Morphometrics" ، أو Syt أو Csp ل "ذبابة الفاكهة_NMJ__Bouton_Morphometrics") ، حدد المربع "القناة 1 فقط".
2. اضبط المقياس المقابل للصور المراد تحليلها.
   1. إذا كان بكسل واحد في الصورة يتوافق مع 2.5 ميكرومتر ، فقم بالإشارة إلى مقياس البكسل = 1 ، المسافة المقياسية بالميكرومتر = 2.5. في حالة ترك كلا الإعدادين عند 0 ، سيتم التعبير عن مساحة NMJ والمحيط والطول وأطول طول فرع بعدد البكسل.
3. إذا لزم الأمر، اضبط إعدادات التحليل الافتراضية للماكرو. قم بإجراء التعديلات فقط إذا تم تشغيل "تحليل" الماكرو الفرعي مسبقا بنتائج غير مرضية (راجع نهاية هذا القسم، والقسم 6 للحصول على إرشادات حول كيفية تحسين الإعدادات).
4. حدد مربعات الاختيار "تحليل" و "انتظر" واضغط على "موافق".
   1. حدد خانة الاختيار "انتظر" عند تشغيل الماكرو الفرعي "تحليل" على صور قناتين. وإلا فقد تحدث أخطاء في جرد المنطقة النشطة بسبب قدرات الكمبيوتر المحدودة.
5. عند فتح نافذة جديدة "اختيار دليل" ، حدد الدليل الذي توجد فيه الصور واضغط على "تحديد". سيقوم الماكرو بتحليل جميع الصور المخزنة في الدليل الرئيسي ، وإذا كان ذلك ممكنا ، المجلدات اللاحقة (باستخدام الملفات الثلاثة من تنفيذ وحدات الماكرو الفرعية السابقة: stack_image_name و flatstack_image_name و roi_image_name). يعالج الماكرو كل صورة على حدة وعلى التوالي. قد يستغرق ذلك عدة دقائق لكل مكدس صور (حسب سعة الكمبيوتر).
6. بعد تشغيل الماكرو ، لاحظ أنه سيتم إنشاء ملف صورة جديد باسم res_image_name لكل مشبك تم تحليله مخزن في المجلد الأبوي. سيتم تخزين القياسات الكمية كملف "results.txt".
7. افحص جميع صور النتائج لاكتشاف الصور التي تحتوي على أخطاء في التجزئة واستبعادها. يتم وصف أخطاء التجزئة المحتملة في الجدول 1 ، جنبا إلى جنب مع نصائح حول كيفية ضبط الإعدادات للتحايل على هذه الأخطاء. يتم توفير صور النتائج التي تحتوي على أخطاء التجزئة هذه كأمثلة في الشكل 1.
   <فئة قوية = "ملاحظة">ملاحظة: عند تشغيل الماكرو باستخدام الإعدادات الافتراضية التي تمت ملاحظتها في واجهة المستخدم، كانت هناك دقة تبلغ 95٪ تقريبا عند مقارنة التقييم الكلي بالتقييم اليدوي.

6. اضبط إعدادات الماكرو على الصور

1. عندما تظهر أكثر من 5٪ من الصور أخطاء في التجزئة، استكشف الخوارزميات المختلفة لتحديد/اختيار إعدادات الماكرو الأكثر ملاءمة للصور.
2. ضبط قيمة نصف قطر الكرة المتدحرجة
   <فئة قوية = "ملاحظة">ملاحظة: تطرح وظيفة نصف قطر الكرة المتدحرجة خلفية الصورة. هذه الوظيفة ذات أهمية حاسمة عند العمل مع الصور التي تم الحصول عليها على المجاهر الفلورية و / أو عندما يكون للصور ضوضاء خلفية عالية. سيساعد طرح الخلفية خطوات العتبة التلقائية للماكرو على إنتاج تجزئة كافية لأطراف NMJ.
   1. حدد ثلاث صور stack_image_name NMJ تم إنشاؤها بواسطة الماكرو الفرعي "تحويل إلى مكدس". اختر الصور التي تمثل مجموعة بيانات الصورة.
   2. في شريط الأدوات، حدد صورة | اللون | تقسيم القنوات. سيتم إنشاء مجموعتين من الصور ، أحدهما يمثل القناة 1 والآخر القناة 2 ، على التوالي وحفظهما.
   3. افتح مكدس الصور الذي ينتمي إلى القناة 1 المفتوحة ، المقابلة ل Dlg-1 أو HRP أو Syt أو Csp المناعي.
   4. قم بتشغيل عامل التصفية "طرح الخلفية" عن طريق تحديد "عملية" في شريط الأدوات متبوعا ب "طرح الخلفية ..." في القائمة المنسدلة.
   5. انقر فوق مربع الاختيار معاينة في النافذة المنبثقة واضبط نصف قطر الكرة المتدحرجة على القيمة الأنسب للصور. يجب ضبط إعداد "نصف قطر الكرة المتدحرجة" على القيم التي تزيد من التباين بين المشبك والخلفية (انظر <فئة قوية = "xfig" >الشكل 2أ').
      1. انظر الشكل 2 للحصول على مثال. في اللوحة A ، تظهر أجزاء من المشبك نفس المستويات الرمادية مثل الخلفية ، بينما في <الفئة القوية = "xfig">الشكل 2 لوحة A' ينتج عن "نصف قطر الكرة المتدحرجة" البالغ 500 تباينا قويا بين المشبك والخلفية.
   6. قم بإنشاء إسقاط z عن طريق التحديد في شريط الأدوات صورة | المكدس | إسقاط Z ، اختر نوع الإسقاط = الحد الأقصى للكثافة واحفظ الصورة الناتجة. عندما يتم تحديد القيمة المناسبة لنصف قطر الكرة المتدحرجة ، قم بتشغيل خوارزمية "طرح الخلفية" على الصور التمثيلية المتبقية بنفس قيمة نصف قطر الكرة المتدحرجة. قم بإنشاء إسقاطات Z وحفظها (في أي دليل).
      <فئة قوية = "ملاحظة">ملاحظة: يجب أن تكون قيمة نصف قطر الكرة المتدحرجة لصور 8 بت أو RGB على الأقل بحجم نصف قطر أكبر كائن في الصورة ليس جزءا من الخلفية. بالنسبة للصور 16 بت و 32 بت ، يجب أن يكون نصف القطر متناسبا عكسيا مع نطاق قيمة البكسل.
3. تحديد العتبات التلقائية المختلفة التي سيتم استخدامها
   1. افتح الإسقاطات Z المحفوظة في الخطوة السابقة (6.2.6) وحدد صورة | ضبط | العتبة التلقائية | جرب كل شيء.
   2. كما ستظهر صورة نتيجة العتبة الثنائية مع جميع خوارزميات العتبة التلقائية المختلفة ، حدد الخوارزمية الأنسب للصور.
      1. عند تشغيل الماكرو لاحقا، قم بتغيير الحد في إعدادات الماكرو وفقا لذلك.
      2. استخدم عتبات أكثر تقييدا مثل "RenyiEntrophy" أو "Moments" كعتبة مخطط NMJ وعتبات أكثر تساهلا مثل "Li" لتحديد الهيكل العظمي NMJ ، و "Huang" لتحديد المناطق النشطة. عندما تكون الصور حادة جدا مع خلفية قليلة أو معدومة ، استخدم "هوانغ" كحد مخطط NMJ. وإلا فقد تكون أجزاء من المشبك مفقودة بعد تجزئة الصورة.
      3. انظر الشكل 2ب للحصول على مثال. يتم الحصول على التجزئة المناسبة للمشابك باستخدام العتبات التلقائية المميزة بالمربعات الخضراء. يتم تمييز بعض الأمثلة على العتبات غير المناسبة بواسطة المربعات الحمراء (تحقق من نقاط الاشتباك العصبي عند التكبير العالي). في الأخير ، تكون أجزاء من المشبك مفقودة أو يتم تضمين أجزاء من الخلفية.
4. تحديد الحد الأقصى لحجم الجسيمات الصغيرة
   <فئة قوية = "ملاحظة">ملاحظة: ستستبعد هذه الوظيفة جميع الجسيمات المكتشفة بواسطة عتبة مخطط NMJ وعتبة الهيكل العظمي الأصغر من القيمة المحددة في "إعداد الجسيمات الصغيرة" من التحليل. يتم تعريف هذه القيمة بالبكسل. تعمل هذه الوظيفة كمرشح ضوضاء وهي مفيدة جدا عند وجود معدلات عالية من الخلفية غير المنتظمة (مثل البلورات / الغبار) في الصور التي تم الحصول عليها.
   1. افتح إسقاطات Z المحفوظة في الخطوة 6.2.6. واضبط المقياس لاكتشاف عدد وحدات البكسل عبر التحليل | تعيين المقياس. قم بتطبيق الإعدادات التالية: المسافة بالبكسل = 1 ، المسافة المعروفة = 1 ، نسبة العرض إلى الارتفاع للبكسل = 1 ، وحدة الطول = البكسل واضغط على "موافق". انقر فوق أداة "التحديد البيضاوي" في شريط الأدوات.
   2. باستخدام الماوس ، ارسم مجموعة مختارة تحيط عن كثب بالجسيمات المفردة الموجودة في التلوين المناعي ولكنها لا تنتمي إلى NMJ. اضغط على Ctrl+m لمستخدم Windows أو cmd+m لمستخدمي Mac. سيتم فتح نافذة نتيجة تشير إلى مساحة الجسيمات المحددة بعدد وحدات البكسل.
   3. كرر الخطوة السابقة عدة مرات مع وجود العديد من القطع الأثرية في الصور لتحديد أكبر منطقة جسيم / قطعة أثرية ملوثة. ستكون هذه هي القيمة التي يجب تعيينها في الإعداد عند تشغيل الماكرو لاحقا. عند تشغيل الماكرو ، قم بتعيين "حجم الجسيمات الصغيرة" كأصغر حجم للجسيمات التي لوحظ ، بهامش 25٪.
   4. انظر الشكل 2D للحصول على مثال. أكبر بلورة تم اكتشافها تبلغ مساحتها 112 بكسل. يجب ضبط إعداد "حجم الجسيمات الصغيرة" ، عند معالجة هذه الصورة باستخدام الماكرو ، على 125 - 150.
5. تحديد الحد الأدنى لحجم العروة
   <فئة قوية = "ملاحظة">ملاحظة: ستستبعد هذه الدالة جميع العريق المكتشفة بواسطة عتبة مخطط NMJ الأصغر من القيمة المحددة من التحليل. يتم تعريف هذه القيمة بالبكسل.
   1. اتبع نفس الخطوات الموضحة في القسم 6.4 ، ولكن في هذه الحالة ارسم اختيارا يحيط بأصغر العروات الموجودة في محطة NMJ. اختر أصغر مساحة تتوافق مع أصغر عروة من الرقائق. هذه هي القيمة المراد تعيينها في إعداد الحد الأدنى لحجم العروة عند تشغيل الماكرو لاحقا.
6. تحديد قيمة "الحد الأقصى لتحمل الضوضاء"
   1. لتحديد قيمة "البحث عن الحد الأقصى لتحمل الضوضاء" للماكرو، افتح مكدس Z للقناة 2 المحفوظة في القسم 6.2.2.
   2. انتقل إلى علامة تبويب المكونات الإضافية في القائمة المنبثقة ، وحدد عملية | الحد الأقصى(3D)، وعندما يظهر maximum_image_name (والذي قد يستغرق بضع دقائق)، أغلق مكدس الصور الأصلي.
   3. حدد Maximum..._image_name (مكدس الصور الذي تم الحصول عليه حديثا) وحدد الإضافات | العملية | الحد الأدنى (3D) ، عندما تغلق الصورة الجديدة الحد الأدنى من Maximum..._image_name المكدس Maximum... _image_name.
   4. في شريط الأدوات، حدد عملية | ابحث عن الحد الأقصى.... سيتم فتح نافذة جديدة "البحث عن الحد الأقصى...". انقر فوق مربع الاختيار "معاينة تحديد النقطة..." واملأ مربع "تحمل الضوضاء" بإعداد الماكرو الافتراضي 50. ستتم الإشارة إلى النقاط القصوى في الصورة على أنها تقاطعات صغيرة.
      1. قم بزيادة قيمة "تحمل الضوضاء" في حالة ملاحظة وجود فائض من المناطق النشطة المشروحة، أي التقاطعات غير الموجودة أعلى المناطق النشطة التي لا يتم التركيز عليها على مستوى المكدس المحدد، أو المناطق النشطة الخاطئة التي تم اكتشافها في الخلفية.
         1. من ناحية أخرى ، إذا كنت تراقب المناطق النشطة المشروحة بشكل غير كامل ، أي المناطق النشطة في التركيز غير القابل للتعرف عليها ، فقم بتقليل قيمة "الحد الأقصى لتحمل الضوضاء". استمر في تجربة قيم مختلفة باتباع هذا الإجراء حتى تقوم الصلبان بتسمية المناطق النشطة بشكل مناسب. املأ "العثور على الحد الأقصى من تحمل الضوضاء" بهذه القيمة.
         2. انظر الشكل 2C للحصول على مثال. تم الكشف عن عدد كبير جدا من المناطق النشطة. في <الفئة القوية="xfig">الشكل 2ج"، يتم اكتشاف المناطق النشطة فقط في التركيز عند زيادة قيمة "الحد الأقصى من تحمل الضوضاء".
   5. قم بتشغيل الماكرو الفرعي "تحليل" للصور التمثيلية المحددة في الخطوة 5.1 ، مع الإعدادات المحددة في جميع الخطوات السابقة.
7. ضبط عتبة Brp-puncta السفلية والعليا
   1. لاحظ أنه سيظهر ملف جديد بعد تشغيل الماكرو وفقا للخطوة 6.6، تسمى 2_active_zone_stack_image_name. في مكدس الصور هذا، يشار إلى المناطق النشطة التي تم اكتشافها بواسطة وظيفة "البحث عن الحد الأقصى" بنقاط بيضاء في كل مستوى.
   2. افتح هذا الملف عن طريق سحبه وإفلاته في شريط الأدوات وحدد صورة | المكدس | مشروع Z | نوع الإسقاط = مجموع الشرائح. سيتم الحصول على إسقاط 2_active_zone_stack_image_name.
   3. حدد صورة | ضبط | عتبة. سيتم فتح نافذة جديدة "العتبة". حرك الشريط العلوي لاختيار قيمة العتبة حيث يتم تصور جميع البؤر المطلوبة / النقاط الموجبة ل Brp باللون الأحمر.
      <فئة قوية = "ملاحظة">ملاحظة: إذا تم تعيين الحد منخفضا جدا، حساب زيادة المناطق النشطة. إذا تم تعيينه مرتفعا جدا ، تفويت جزء صغير من المناطق النشطة.
      1. انظر الشكل 2E للحصول على مثال. عند تعيين العتبة على 400 ، لا يتم تضمين معظم المناطق النشطة (التي يرمز إليها على أنها بؤر 1 بكسل) في التجزئة ، حيث لا يتم تمييزها باللون الأحمر (<فئة قوية = "xfig" >الشكل 2E). عند تعيين العتبة على قيمة 50 ، يتم تمييز جميع المناطق النشطة باللون الأحمر (< الفئة القوية = "xfig" >الشكل 2E').
   4. حدد هذه القيمة كحد أدنى. اترك "الحد الأدنى للنقاط الفوقية" على الحد الأقصى للقيمة.
   5. أعد تشغيل الماكرو الفرعي "تحليل" للصور التمثيلية بالإعدادات المحددة في جميع الخطوات السابقة لهذا القسم. قم بتقييم ملفات الصور الناتجة بشكل نقدي وتأكد من أن التجزئة تتم بشكل صحيح. إذا لم تكن هذه هي الحالة ، فأعد ضبط الإعدادات وفقا لطبيعة أخطاء التجزئة (الشكل 1 ، الجدول 1).

النتائج

الشكل 1: أمثلة على نتائج التجزئة الكلية غير المناسبة. صور النتيجة بعد تشغيل "ذبابة الفاكهة NMJ Morphometrics" أو "ذبابة الفاكهة NMJ Bouton Morphometrics". لا يتم تضمين أجزاء من الطرف المشبكي في المخطط الأصفر (A). يتم تضمين أجزاء من الخلفية في الطرف المشبكي بواسطة المخطط الأصفر (B). يمتد خط الهيكل العظمي الأزرق إلى ما وراء الطرف المشبكي (C - D). تم الكشف ...

المواد