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Ein wesentlicher Faktor, der den Durchsatz von Zebrafisch-chemischen Bildschirmen ist der Mangel an Methoden zur systematischen Prozess 96-Well-Platten für die Bildgebung und Analyse. Weil Bilder von vielzelligen Organismen komplexer, geringem Kontrast sind und heterogener Natur, nicht vorhandenes Bild-Analyse-Algorithmen zur Detektion und Quantifizierung spezifischer Strukturen innerhalb des Organismus. Die meisten veröffentlichten Zebrafisch chemische Bildschirme sind daher mit visuellen Prüfung der einzelnen Vertiefungen durch engagierte Mitarbeiter während des gesamten Verfahrens. Normalerweise verhindert die Erzeugung von numerischen Anzeigen und eine vollständige Archivierung der Bildschirm Bilder und Daten. Darüber hinaus entfällt die manuelle Auswertung einige wesentliche Vorteile von image-based Screening, das heißt die Fähigkeit, retrospektive Analysen von Screen-Performance durchzuführen, um phänotypische Veränderungen, die nicht der primäre Fokus des Screening-Kampagne (zB Toxizität oder Entwicklungsstörungen) zu untersuchen und Kreuz -Referenz-Screening-Daten mit Vergangenheit oder Zukunft Bildschirme mit der gleichen Verbindung Bibliothek.
In diesem Bericht haben wir Highlight Methodik zur automatisierten Abbildung und Analyse von Zebrafisch-Embryonen in Mikrotiterplatten ohne Eingreifen des Benutzers. Wir automatisierte Bildaufnahme auf einem ImageXpress Ultra-Laser-Scanning-konfokale (Molecular Devices, Sunnyvale, CA), um Bild Tg (dusp6: d2EGFP) pt6 Embryonen in 96-Well-Platten und entwickelte eine Bildanalyse-Algorithmus auf Definiens Cognition Network Technology, die quantifiziert GFP basiert Ausdruck in den Köpfen der transgenen Embryos. Die Methode geliefert abgestuften Antworten und quantifiziert die in-vivo-Aktivität eines kleinen Moleküls Aktivator von FGF-Signalisierung. Ähnliche Ergebnisse wurden mit der Epifluoreszenz-basierte ArrayScan II (Cellomics Inc., Pittsburgh PA) erhalten zu dokumentieren, dass es möglich ist, automatisierte Bildaufnahme von Zebrafisch-Embryonen auf eine Vielzahl von kommerziell erhältlichen Platereader 2 getroffen haben. Die Entwicklung von Methoden zur automatischen Analyse vielzelligen Organismus Bildern eliminiert die Notwendigkeit für die visuelle Scoring durch einen menschlichen Beobachter und aktiviert die Generierung und Archivierung von numerischen Daten und Bilder für retrospektive Analysen und Vergleiche mit Zukunft Bildschirme.