من Voxels إلى المعرفة: دليل عملي للتجزئة مجمع المجهر الإلكتروني 3D-البيانات

الهدف العام من التجربة التالية هو تقسيم الميزات ذات الأهمية من مجموعات بيانات الفحص المجهري الإلكتروني ثلاثي الأبعاد المعقدة للخلايا والأنسجة لتحليل أمة التنظيم ثلاثية الأبعاد. يتم تحقيق ذلك من خلال جمع مجموعة بيانات تتكون من صور مجهرية إلكترونية فردية. ثم يتم إعادة بناء البيانات الخام ثنائية الأبعاد إلى حجم ثلاثي الأبعاد وتصفيتها لتقليل الضوضاء والميزات المحسنة ذات الأهمية كخطوة ثانية ، ويتم تقييم الخصائص الموضوعية والذاتية للبيانات لإبلاغ أفضل اختيار لطريقة التجزئة.

بعد ذلك ، إما التجريد اليدوي ، أو إنشاء النموذج ، أو التتبع اليدوي للميزات ذات الأهمية. يتم إجراء التجزئة الآلية القائمة على الكثافة أو التجزئة الآلية المخصصة لاستخراج الميزات ذات الأهمية. تظهر النتائج نماذج نهائية مجزأة ثلاثية الأبعاد للميزات ذات الأهمية بناء على خصائص الصورة الفرز والأهداف الشخصية لاختيار نهج التجزئة الأمثل.

ستساعد المقارنة بين الأساليب المختلفة لمجموعة البيانات المختلفة في تحديد استراتيجية التجزئة الصحيحة. نوضح طرقا مختلفة لاستخراج الميزات ذات الأهمية. نظرا لتعقيد أحجام المجهر الكهربائي تحت الخلية ، فإن كل نهج له مزاياه وقيوده.

بشكل عام ، قد يعاني الأفراد الجدد في التجزئة لأن تحديد أفضل نهج لمجموعات البيانات المختلفة ليس واضحا دائما. جنبا إلى جنب مع تنفيس طلاب الدراسات العليا. تاي يوضح الإجراء سيكون BU كباحث ما بعد الدكتوراه في السيارة.

في مختبري ، أميت حسن ، باحث مشارك في مختبري وخواكين كوريا ، مهندس أنظمة الكمبيوتر في مختبري ، يتم استخدام توليد النماذج المجردة اليدوية عندما يكون الهدف الوحيد هو إنشاء نموذج هندسي من أجل إجراء قياسات هندسية. للبدء ، قم باستيراد حجم البيانات إلى برنامج مناسب. لتوليد النموذج اليدوي المستخرج ، يتم استخدام برنامج kymera في هذا العرض التوضيحي.

حدد أولا ملف وافتحه لسحب مربع حوار الملف المفتوح ، وانتقل إلى موقع الملف للخريطة المطلوبة. بعد ذلك ، اسحب عارض مستوى الصوت وحدد نمط عرض الميزات لعرض البيانات بأنماط عرض مختلفة. اضبط عتبة العرض عن طريق سحب الشريط الرأسي على الرسم البياني في نافذة عارض مستوى الصوت.

انتقل عبر وحدة التخزين ثلاثية الأبعاد لتحديد منطقة اهتمام للتجزئة واقتصاص وحدة تخزين فرعية أصغر إذا لزم الأمر. في مربع حوار عارض وحدة التخزين، حدد الميزات، وتحديد المنطقة الفرعية، وانقر واسحب لإنشاء مربع مستطيل حول منطقة الاهتمام. بعد ذلك ، ضع العلامات على طول ميزة الاهتمام وربطها بالروابط عند الاقتضاء حتى يكتمل النموذج.

لتحقيق ذلك من شريط قائمة عارض مستوى الصوت ، حدد الأدوات ، مربع حوار تتبع الصوت. لفتح مربع حوار متتبع الصوت هناك ، حدد ملف ، علامة جديدة. جبر. في مربع حوار تتبع مستوى الصوت، تحقق من الماوس، ووضع العلامات على كثافة عالية، ووضع العلامات على البيانات، وتنقل المستويات وتربط علامات القياس العلامة الجديدة بالعلامة المحددة وربط العلامات المحددة على التوالي.

ثم في نافذة متتبع مستوى الصوت ، حدد علامات المكان باستخدام زر الماوس الأيمن وأدخل أنصاف أقطار للعلامات والروابط. بعد ذلك ، انقر بزر الماوس الأيمن على بيانات وحدة التخزين لبدء وضع العلامات. سيتم توصيل العلامات تلقائيا في مربع حوار متتبع مستوى الصوت.

حدد ملف، واحفظ العلامة الحالية. قم بتعيين علامة إغلاق الملف ثم إلى. جبر. افتح مجموعة علامة جديدة لبدء بناء نموذج في ميزة ثانية مرغوبة ذات أهمية.

استخدم الألوان المتباينة بين مجموعات العلامات للتأكيد على الاختلافات في الميزات. يعد التتبع اليدوي للسمات ذات الأهمية نهجا يستغرق وقتا طويلا يستخدم عندما تكون الكثافة السكانية صغيرة نسبيا وعندما تكون دقة استخراج الخصائص ذات أهمية قصوى. لبدء استيراد بيانات وحدة التخزين إلى برنامج بخيارات التتبع اليدوي. برمجيات.

مع هذه القدرة تقدم عموما أداة فرشاة الرسم الأساسية. في هذا العرض التوضيحي ، يتم استخدام برنامج Amira للتومو الكبير. حدد البيانات المفتوحة وانقر بزر الماوس الأيمن على تسجيل اسم الملف.

ثم انقر فوق التنسيق ، وحدد raw كبيانات قرص كبير. حسنا ، وتحميل. حدد معلمات البيانات الأولية المناسبة من معلومات الرأس وانقر فوق موافق.

قم بالتبديل والحفظ كملف جديد. ملف AM. بالنسبة لتسلسل الصور ثلاثية الأبعاد، حدد البيانات المفتوحة وحدد اسم الملف tiff أو اسم الملف dot mrmc.

ثم قم بالتبديل ، وانقر بزر الماوس الأيمن وحدد حفظ باسم الملف am. في نافذة عارض 3D ، حدد شريحة ortho لفتح ملف الصورة. ثم استخدم شريط التمرير في الأسفل للتنقل عبر الشرائح لاقتصاص بيانات أكبر مفتوحة كبيانات قرص كبيرة.

قم بتبديل اسم الملف في نافذة التجمع ، وانقر بزر الماوس الأيمن وحدد الوصول الشبكي. أدخل حجم المربع المطلوب ، وانقل المربع إلى المنطقة المطلوبة وانقر فوق تطبيق. احفظ الملف الجديد.

بعد ذلك ، قم بإنشاء ملف تجزئة عن طريق تبديل الملف في نافذة التجمع. ثم انقر بزر الماوس الأيمن وحدد حقل تسمية التسمية. سيتم إنشاء ملف جديد وتحميله تلقائيا في علامة تبويب محرر التجزئة وكذلك في تجمع الكائنات.

استخدم أداة فرشاة الرسم لتتبع حدود الميزة الأولى ذات الأهمية. قم بتغيير حجم الفرشاة حسب الرغبة، ثم استخدم مؤشر الماوس لتتبع حدود الميزة ذات الاهتمام. املأ المنطقة التي تم تتبعها بالاختصار F.أضف التحديد بالنقر فوق الزر الذي يحتوي على رمز علامة الجمع.

اتبع ميزة الاهتمام من خلال جميع الشرائح وكرر تجزئة التتبع اليدوي. قم بإنشاء عرض سطح للتصور والتحليل النوعي أو الكمي الأساسي لكل تعليمات دليل مستخدم البرنامج في علامة تبويب تجمع الكائنات، قم بتبديل تسميات اسم الملف am في نافذة التجمع. ثم انقر بزر الماوس الأيمن وحدد Surface gen.

حدد خصائص السطح المطلوبة وانقر فوق تطبيق. سيتم إنشاء اسم ملف جديد في المجموعة. لتصور وحدة التخزين المجزأة، قم بتبديل تصفح اسم الملف في نافذة التجمع.

ثم انقر بزر الماوس الأيمن وحدد عرض السطح. إنشاء سطح للتصور والتحليل النوعي كما هو موضح في بروتوكول النص. يتم استخدام التجزئة الآلية القائمة على الكثافة في مجموعات البيانات مع أي مجموعة متنوعة من التباين أو الوضوح أو الازدحام لسحب الكثافات ذات الأهمية لبدء استيراد بيانات الحجم إلى برنامج مجهز بعصا سحرية العتبة أو أدوات أخرى قائمة على الكثافة للتجزئة التلقائية.

كما هو الحال في تقنية التتبع اليدوي للميزات ذات الأهمية ، يتم استخدام برنامج Amira في هذا العرض التوضيحي للميزات التي لا تحتوي على هوامش يمكن تمييزها بوضوح. استخدم أداة الحد عن طريق تحديد أيقونة الحد. اضبط شريط التمرير لضبط الكثافة ضمن النطاق المرغوب فيه ، بحيث يتم إخفاء الميزات ذات الأهمية فقط.

انقر على زر التحديد، ثم أضف تحديدا بالنقر فوق الزر الذي يحتوي على رمز علامة الجمع أو باستخدام الاختصار. أ إنشاء سطح للتصور والتحليل النوعي كما هو موضح في بروتوكول النص. كل نهج رابع.

يمكن استخدام التجزئة الآلية المخصصة لتقسيم مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة، ولكنها تتطلب معرفة في برامج مثل matlab. يرجى الرجوع إلى الفيديو التكميلي حول التجزئة المخصصة للحصول على إرشادات خطوة بخطوة حول هذه الطريقة تم تقسيم ست مجموعات بيانات نموذجية بأربعة طرق. كان إنشاء النموذج المستخرج يدويا ، والتتبع اليدوي للميزات ذات الأهمية ، والتجزئة الآلية القائمة على الكثافة ، وتوليد النماذج المستخلصة اليدوية المصممة خصيصا للتجزئة الآلية فعالة للراتنج.

التصوير المقطعي الملون المضمن للأهداب المجسمة لغرض إنشاء نموذج لأغراض كمية بدلا من استخراج الكثافة الدقيقة للتصوير المقطعي الملون بالراتنج المضمن لجدار الخلية النباتية. كان التجزئة الآلية القائمة على الكثافة أكثر فاعلية لاستخراج السليلوز بسرعة من خلال العديد من الشرائح. استغرقت الطرق اليدوية مزيدا من الجهد على بضع شرائح فقط من البيانات.

أنتج توليد النموذج الملخص اليدوي ثلاثية الأنابيب الدقيقة في التصوير المقطعي المرحلي للكينوسيليوم ، بينما استخرج النهجان الآليان الكثافة بسرعة أكبر وبالتالي تم تفضيلهما بسبب شكل الميتوكوندريا من حزم الأيونات المركزة ، والفحص المجهري الإلكتروني للخلايا الظهارية للثدي. قدم التتبع اليدوي أنظف نتيجة وسمحت الكثافة السكانية المنخفضة بالتجزئة السريعة. نظرا للحجم الكبير الذي يجب تقسيمه ، أثبت التجزئة الآلية المخصصة أنها الأكثر كفاءة لتقسيم بيانات بكتيريا الفحص المجهري الإلكتروني لمسح وجه الكتلة التسلسلية.

على الرغم من أن الطريقة الوحيدة لاستخراج الفحص المجهري الإلكتروني لمسح شعاع الأيونات المركز لغشاء الخلية الظهارية للثدي كانت تستغرق وقتا طويلا. يمهد تطوير مناهج التجزئة الطريق للباحثين في هذا المجال الناشئ لبيولوجيا الخلية الهيكلية لاستكشاف وتحديد الهندسة الخلوية ثلاثية الأبعاد على مستوى المجمعات الجزيئية الكبيرة والعضيات والخلايا في مجموعة كبيرة ومتنوعة من زراعة الخلايا أو الثقافة العضوية أو الكائنات الحية النموذجية. بعد مشاهدة هذا الفيديو ، يجب أن يكون لديك فهم جيد لكيفية اختيار وتطبيق نهج التجزئة الأمثل لمجموعة البيانات الخاصة بك.