跟踪和量化的发育过程℃。线虫使用开源工具
December 16th, 2015
这里展示了如何跟踪和量化秀丽隐杆线虫的发育过程。所介绍的方法基于可以轻松实现的开源工具。它演示了如何重建 3D 细胞形状模型，如何手动跟踪亚细胞结构，以及如何分析皮质收缩流。
使用图像分析软件和发育生物学的总体目标是获得生物过程机械模型的定量数据。这种方法可以帮助回答发育生物学中的关键问题，例如如何定量分析突变表型？这种方法的主要优点是它使研究人员能够以公正的方式识别生物过程和发育现象的变化。
虽然这种方法可以用来深入了解 Sea elegance 的发育和形态发生，但它也可以应用于其他模式生物，例如 josepha，用 IOD 演示细胞形状重建的将是我实验室的博士生 CINA Leman。安装 IM MOD 程序后，打开太监 shell，在 IM mod 窗口中输入 Im mod。选择包含相应原始数据的文件，从中生成 3D 模型，并使用信息窗口在 zap 窗口中找到对象的底部和顶部。
在信息窗口中，再次跟踪单元轮廓，在每个单元的顶平面上创建第一个轮廓，并注意为每个单元创建一个新对象。然后在 Z 轴上向下滚动并为每个 Z 平面创建一个新轮廓，然后为每个单元创建一个新对象。在为模型绘制出尽可能多的单元后，打开模型视图窗口以检查对象及其轮廓。
然后在模型视图工具栏中，选择 edit and objects（编辑和对象）。将打开相应的编辑窗口，将所有单元格建模为填充和闭合对象。选择 mesh 作为 draw 数据类型，选择 fill 作为绘制样式。
单击 meshing 并选中选项 cap。然后根据需要检查任意数量的对象并单击 mesh （网格）。所有程序都将从轮廓堆栈中生成实体对象。
在视图窗口中更改 Z 比例以根据需要调整 Z 采样因子。然后在编辑菜单下，选择视图以旋转 3D 对象，根据需要保存单元格的快照或影片，以跟踪荧光延时录像中的对象。首先使用 NDR，将原始数据转换为 TIFF 文件。
然后打开文件。在结束掉落。选择 2D 查看器图标，然后单击拟合范围图标以调整数据菜单下的直方图。
选择文件、名称、图像、集、通道，并设置 X、Y、Z 分辨率，然后输入 X、Y 和 Z 值。要注释原子核，请移动到感兴趣的平面并再次选择 2D 查看器。然后从下拉菜单中选择 lineage 并选择 new lineage （新建世系）。
单击并拖动感兴趣的 nucleu to market。然后右键单击原子核并选择 rename particle（重命名粒子）。从下拉菜单中，输入粒子的名称，然后拖动箭头图标以更改圆的直径。
接下来，单击右侧图标以标记原子核的中心平面。然后要在时间和平面上继续，选择底部工具栏上的框架和 Z 选项，并相应地调整标记细胞核的圆圈的位置或大小，直到跟踪的细胞分裂。观察到细胞分裂后，标记子核并单击 Windows 图标以切换到谱系。
查看器同时标记所有三个核心，并在 lineage 选项下选择 associate parent。然后，当跟踪所有单元格后，单击文件名并切换到频道。标记细胞分裂残余物以使用粒子图像速度对称软件定量分析皮质流动。
在 pif lab 中加载新图像文件并选择排序样式。1、2、2、3。接下来，导航到包含所需图像序列的目录。
选择图像，然后单击 添加 以导入图像。然后在 analysis settings （分析设置） 下，选择 exclusions （排除项）。ROI mask 并使用 按钮。
为当前帧绘制蒙版，以在分析设置下停用图像中不需要的部分。再次选择 PIF 设置，然后选择快速傅里叶变换窗口变形作为所需的 PIF 算法。对于传递 1，输入询问区域值 64 像素，步长为 32 传递 2。
输入查询区域值 32 像素，步长为 16。然后从窗口变形下拉菜单中选择 linear，并选择 Gaussian 2 x three point 方法进行子像素位移估计。现在，从分析菜单中选择 analyze，然后选择 analyze all frames post-processing，从后处理菜单中选择 vector validation，并从绘图菜单中对所有帧应用标准差滤波器阈值 7。
选择派生参数。修改数据，后跟矢量、每帧像素数，并调整矢量和高通滤镜的平滑度。将这些调整应用于所有帧后，将使用的帧设置为 1 以结束。
最后，单击计算平均向量按钮以测量所有帧的平均向量，重点关注野生 C 型优雅成虫的性腺转动，如刚才所示成像。从显微镜数据生成生殖细胞的 3D 模型，允许使用双色延时显微镜分析细胞从 cus 的远端转移到近端臂时发生的细胞大小变化。NDR 中通过系组蛋白融合蛋白和非肌肉肌球蛋白获得的模型说明了细胞分裂残余遗传的刻板模式。
此外，从线数据中，可以获得每个细胞 L 和细胞分裂残余物的轨迹以及与细胞分裂时间的相关性。对皮质非肌肉肌球蛋白 2 进行了具有高时间分辨率的短期延时显微镜检查，以评估野生型 A 胚胎之间皮质极化流动力学的差异，如预期的那样耗尽了行 gtpa 激活蛋白 RGA 3。野生型胚胎中的流动主要沿着胚胎的长轴。
虽然 RGA 三个 RNA 干扰胚胎中的流动与该轴正交，但这从 PIP 分析中很容易看出。一旦掌握，如果正确，可以在几个小时内完成复杂物体的手动分割和胚胎发育过程中的细胞追踪，同时尝试进行细胞和物体追踪。请务必记住设置适当的时间分辨率，以免在分析过程中丢失对象 使用此处描述的三种工具。
也可以进行统计分析来回答有关变异性的问题，或者只是为了比较不同的胚胎。实施定量图像分析软件使我们和其他像我们一样的发育生物学家能够以前所未有的详细程度探索发育的形态发生机制。观看此视频后，您应该对如何使用各种软件工具进行定量图像分析有很好的了解。
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概述
本文演示了使用开源工具跟踪和量化秀丽隐杆线虫发育过程的方法。它涵盖了3D细胞形状模型的重建、亚细胞结构的手动跟踪以及皮层收缩流的分析。
关键研究组成部分
科学领域
- 发育生物学
- 图像分析
- 定量研究
背景
- 图像分析软件有助于获取生物过程的定量数据。
- 方法允许无偏见地识别发育现象的变化。
- 适用于秀丽隐杆线虫之外的各种模式生物。
- 专注于重建细胞形状和分析突变体表型。
研究目的
- 提供对发育和形态发生的见解。
- 定量分析突变体表型。
- 展示开源工具在发育生物学中的应用。
使用的方法
- 安装IMOD程序进行图像分析。
- 使用IMOD接口从原始数据生成3D模型。
- 手动跟踪亚细胞结构。
- 分析皮层收缩流。
主要结果
- 成功重建3D细胞形状模型。
- 有效跟踪亚细胞结构。
- 定量分析发育过程。
- 展示了适用于各种生物的方法。
结论
- 所提出的方法增强了对发育生物学的理解。
- 开源工具促进了对生物过程的无偏分析。
- 在各种研究背景下有更广泛应用的潜力。
常见问题
Executive Industry Relevance
Quantitative tracking of developmental processes in C. elegans using open-source image analysis tools enables mechanistic de-risking and functional target validation in early discovery. These workflows provide unbiased, reproducible data critical for distinguishing mutant phenotypes and clarifying developmental pathways. Integrating such quantitative imaging approaches strengthens predictive confidence and supports risk-adjusted portfolio decisions in preclinical research.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative interrogation of developmental hypotheses and mutant phenotypes.
- Supports mechanistic de-risking by clarifying cell lineage and morphogenetic events.
- Facilitates functional target validation through unbiased phenotype quantification.
- Improves predictive confidence for early-stage portfolio triage.
Screening & Assay Development
- Prepares validated biological systems for downstream quantitative imaging workflows.
- Standardizes assay outputs with reproducible, open-source analysis pipelines.
- Enables reliable tracking of subcellular structures and developmental events.
- Supports scalable screening of genetic or chemical perturbations in model organisms.
Translational & Preclinical Research
- Aligns quantitative imaging outputs with disease-relevant developmental models.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation of mechanistic hypotheses.
- Enables risk-adjusted advancement decisions based on robust phenotypic data.
- Supports translational biomarker identification when developmental processes are disease-linked.
Pipeline & Workflow Integration
These open-source imaging and analysis methods integrate from early discovery through preclinical model validation, supporting hypothesis testing, pathway clarification, and quantitative phenotyping.
- Discovery Biology: Quantitative image analysis supports hypothesis-driven interrogation of developmental mechanisms and mutant effects.
- Screening: Standardized tracking and measurement workflows enable reproducible comparison of experimental conditions.
- Analytics: Provides quantitative outputs such as cell shape, lineage, and contractile flow metrics for statistical analysis.
- Translational Research: Facilitates alignment of developmental phenotypes with disease models when relevant.
- Enterprise Reuse: Open-source tools and protocols are adaptable across laboratories and model systems, supporting broad R&D reuse.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in developmental biology studies.
- Operational Value: Promotes standardization, reproducibility, and scalability through open-source, platform-independent tools.
- Strategic Value: Enables better go/no-go decisions and capital efficiency by providing robust quantitative data.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of discovery-stage assets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in quantitative image analysis and developmental biology.
- Needs access to microscopy systems and compatible computational infrastructure.
- Demands cross-team standardization of imaging protocols and analysis pipelines.
- Adaptable to various model organisms and developmental systems with protocol adjustments.
- Manual segmentation and tracking may be time-intensive until proficiency is achieved.
