2018年1月11日
该技术描述了一种用于测量多糖荚膜和菌体半径的自动化批量图像处理程序。尽管该程序最初是为Cryptococcus neoformans的荚膜测量而设计,但其自动化图像处理功能也可应用于其他基于对比度的圆形物体检测。
该技术的总体目标是实现繁琐的手动测量的自动化。该方法有助于回答隐球菌研究领域中的关键问题,例如荚膜或细胞体大小与不同毒力特征之间的关系。该技术的主要优势在于,能够在无疲劳状态下对大量样本进行分析。
该技术的应用前景可拓展至隐球菌病的治疗,因为荚膜和细胞体大小是该病原体的重要特征。准备墨汁染色玻片时,首先用移液器吸取10 µL隐球菌样品滴加到载玻片上。任何圆形酵母菌株均可使用,但在本实验中仅使用了H99菌株。
用移液器吸取2 µL印度墨水染液滴加到样品上,通过将移液器枪头压入样品并以圆形方式移动,使染液充分混匀,直至印度墨水均匀分布。将盖玻片的一侧边缘紧贴载玻片表面,固定左侧边缘,然后轻轻而均匀地将盖玻片的另一侧放下,覆盖在样品上。
将载玻片在空气中干燥五分钟。然后,在盖玻片边缘涂上一层薄薄的指甲油,以形成密封并保存印度墨水染色样本。成像时,将载玻片置于明场显微镜下,连接摄像头,并使用已知的像素与微米换算比例进行观察。
调整滤光片、物镜和对比度,确保视野中隐球菌细胞分布密集但不过于拥挤,细胞荚膜与背景之间具有清晰的对比度,并且细胞体聚焦良好,呈现为一条深色条带。拍摄图像后,将它们保存到一个单独的目录中,并使用清晰的文件名命名,因为测量算法将在该目录下的所有图像上运行,输出数据将根据图像文件的名称进行组织。按照文本方案中的说明完成算法设置后,通过双击 QCA.py 来运行程序。
按照程序中列出的步骤,输入图像文件的扩展名,扩展名前加一个句点,并用分号分隔。然后点击“Enter”按钮。通过点击“Select Directory”按钮选择图像文件所在的目录,并选中包含这些图像的文件夹。
单击“生成图像列表”按钮,以生成目录中图像文件的列表。图像将显示在右侧的文本框中。请检查并确保列表准确且完整。
接下来,单击“选择随机图像”按钮,从列表中选择一幅随机图像作为预览。然后输入显微镜物镜和像素合并(binning)设置。如果默认设置与所使用的显微镜不匹配,请选择“自定义像素转换”,并输入图像文件的像素到微米的转换系数。
选择后,点击“计算转换”按钮,并根据右侧文本框中的内容确认转换结果是否正确。为输入圆检测的算法参数,请输入外胶囊检测可识别的最小和最大半径,分别作为最小和最大胶囊半径的输入值;然后输入细胞体检测可识别的最小和最大半径,分别作为最小和最大细胞体半径的输入值。
现在,移动胶囊和细胞体敏感度滑块,以调整算法的敏感度阈值。低敏感度会更严格,减少假阳性圆环的检测,但也可能导致真实圆环的检出数量减少。相反,高敏感度会提高检测率,但可能增加假阳性圆环的出现。
最大化检测到的实体和囊状结构数量,并目视检查圆形轮廓是否拟合正确。检测到的囊内实体数量将显示在右侧的文本框中。否则,请调整算法参数,直至结果准确为止。
单击“开始分析”按钮,对整个图像文件目录运行检测算法。程序将逐一分析每张图像,并在所有图像分析完成后,在右侧文本框中显示“完成”。然后,单击“匹配与清理”按钮。
这将把检测到的细胞体与它们所在的检测胶囊进行匹配,并通过从胶囊中减去细胞体来计算真实的胶囊半径。在图像目录中,找到 CleanedOutput.csv 文件中的已完成数据。
如果仅选择了一组数据,文件将被命名为 CleanedBodies.csv 或 CleanedCapsules.csv。如本张印度墨水染色玻片的显微图像所示,细胞彼此分离,且密度足够低,不会过度占据视野。
已使用足量的染色剂以在细胞与背景之间形成对比。该算法通过计算平均强度值并加上标准差,为每幅图像确定一个独特的阈值。强度高于阈值的像素被视为白色,强度低于阈值的像素被视为黑色。
细胞体必须在胶囊的白色背景上呈现为一个浓黑、饱满的圆形。最佳的焦平面是细胞体显示为一条深色、集中的带状区域。该焦平面可作为标准,因为它能正确聚焦细胞。
通过使用UVITEX对细胞壁进行可视化观察可以确认这一点,UVITEX是一种染料,能够清晰地呈现出轮廓分明、聚焦良好的细胞壁,而细胞中心区域信号较弱。当严格按照实验方案操作并获得理想图像时,该算法具有较高的准确性和可靠性。然而,如果实验操作不当,或由于染色不佳、细胞过度密集或其他前述参数导致图像质量不理想,则算法的准确性会下降,无法重现人工测量的结果。
一旦掌握,该技术若操作得当,大约可在 10 分钟内完成。在尝试该操作时,重要的是要提前熟悉如何获取最佳图像,以便在处理真实样品时能够从容应对。该技术建立后,为隐球菌研究领域的科研人员探索荚膜和细胞体大小提供了可能,只要在成像系统中能够清晰分辨两者,即可进行相关研究。
观看本视频后,您应该能够充分理解如何测量隐球菌的荚膜和细胞体。请务必注意,操作隐球菌可能具有极高的危险性,因此在进行该实验时,必须始终采取基本的生物安全二级(BSL2)防护措施。
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该技术描述了一种用于测量多糖荚膜和菌体半径的自动化批量图像处理程序。它能够分析大量样本,有助于隐球菌领域的研究。
隐球菌多糖荚膜和细胞体尺寸的自动化测量,通过实现高通量、可重复的定量分析,解决了病原体毒力研究中的一个关键瓶颈。该方法通过提供针对关键毒力决定因子的标准化、可扩展的数据,支持抗真菌药物发现项目中的靶点验证和机制性风险降低。该技术通过减少测量变异,促进荚膜大小与致病潜力之间具有统计学意义的相关性分析,从而提高了临床前模型的预测可信度。
该方法可融入从早期靶点验证到临床前评估的整个发现流程,能够在不同研究阶段持续检测隐球菌的毒力因子。