Vorgestellt wird ein Computerwerkzeug, das eine einfache und direkte automatische Messung der Orientierungen neuronaler dendritischer Verzweigungen aus 2D-Fluoreszenzbildern ermöglicht.
Methodenartikel
Vorgestellt wird ein Computerwerkzeug, das eine einfache und direkte automatische Messung der Orientierungen neuronaler dendritischer Verzweigungen aus 2D-Fluoreszenzbildern ermöglicht.
Die Struktur neuronaler dendritischer Bäume spielt eine Schlüsselrolle bei der Integration synaptischer Inputs in Neuronen. Daher ist die Charakterisierung der Morphologie von Dendriten für ein besseres Verständnis der neuronalen Funktion unerlässlich. Die Komplexität dendritischer Bäume, sowohl isoliert als auch insbesondere in neuronalen Netzwerken, ist jedoch noch nicht vollständig verstanden. Wir haben ein neues Berechnungswerkzeug entwickelt, SOA (Segmentation and Orientation Analysis), das die automatische Messung der Orientierung dendritischer Zweige aus Fluoreszenzbildern neuronaler 2D-Kulturen ermöglicht. SOA, geschrieben in Python, verwendet Segmentierung, um dendritische Verzweigungen vom Bildhintergrund zu unterscheiden und sammelt eine Datenbank in der räumlichen Richtung jedes Zweiges an. Die Datenbank wird dann verwendet, um morphologische Parameter wie die richtungsweisende Verteilung dendritischer Zweige in einem Netzwerk und die Prävalenz des parallelen dendritischen Zweigwachstums zu berechnen. Die gewonnenen Daten können verwendet werden, um strukturelle Veränderungen in Dendriten als Reaktion auf neuronale Aktivität und auf biologische und pharmakologische Reize nachzuweisen.
Die dendritische Morphogenese ist ein zentrales Thema in den Neurowissenschaften, da die Struktur des dendritischen Baumes die Recheneigenschaften der synaptischen Integration in Neuronen beeinflusst1,2,3. Darüber hinaus sind morphologische Anomalien und Modifikationen in dendritischen Ästen mit degenerativen und neurologischen Entwicklungsstörungen assoziiert4,5,6. In neuronalen Kulturen, in denen die dendritische Verzweigung leichter sichtbar gemacht werden kann, regulieren die Wec....
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HINWEIS: Das israelische Gesundheitsministerium genehmigte die Verwendung von Mäusen gemäß Protokoll IL-218-01-21 für die ethische Verwendung von Versuchstieren. SOA ist nur mit Windows 10 und Python 3.9 kompatibel. Es ist als Open-Source-Code verfügbar: https://github.com/inbar2748/DendriteProject. Unter diesem Link gibt es auch eine README. DM-Datei mit Anweisungen zum Herunterladen der Software, einem Link zur Website der Software und einer Anforderungsdatei mit Informationen zu den erforderlichen Versionen aller Pakete. Weitere Beispiele für Analysen, die mit der Software durchgeführt wurden, wurden dort ebenfalls bereitgestellt.
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Eine repräsentative Analyse wurde an Bildern von dendritischen Netzwerken in Kultur durchgeführt. Zellen wurden extrahiert, wie von Baranes et al. beschrieben. 16,17. Kurz gesagt, Hippocampuszellen wurden aus den Gehirnen postnataler Ratten extrahiert und auf 2D-Glasdeckgläsern für 1-2 Wochen kultiviert. Die Kulturen wurden dann fixiert und durch indirekte Immunfluoreszenz unter Verwendung eines Antikörpers gegen den dendritischen Proteinmarker, das Mikr.......
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Effektive Strategien zur Extraktion morphologischer Informationen aus 2D-Bildern sind dringend erforderlich, um mit den biologischen Bildgebungsdaten Schritt zu halten. Obwohl Bilddaten in Stunden generiert werden können, dauert eine eingehende Analyse der Bilder sehr lange. Infolgedessen ist die Bildverarbeitung in vielen Bereichen eindeutig zu einem großen Hindernis geworden. Das liegt unter anderem an der hohen Komplexität der Daten, insbesondere beim Umgang mit biologischen Proben. Da viele Benutzer keine speziellen .......
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Die Autoren erklären, dass sie keine konkurrierenden finanziellen Interessen haben.
Die Autoren danken Dr. Orly Weiss für die Aufbereitung der Kulturbilder.
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| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| Matplotlib | 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom und das Matplotlib-Entwicklungsteam; 2012 - 2021 Das Matplotlib-Entwicklungsteam. | 3.4.2 | eine Python 2D-Plotting-Bibliothek |
| matplotlib-scalebar | Philippe Pinard | 0.7.2 | Künstler für matplotlib zur Anzeige einer Maßstabsleiste |
| NumPy | Die NumPy-Community. | 1.20.3 | Grundlegendes Paket für wissenschaftliche Rechnerbibliothek |
| OpenCV | OpenCV Team | 4.5.2.54 | Open Source Computer Vision Library |
| PyCharm JetBrains | 2020.3.1 (Community Edition) Version | Build #PC-203.6682.86, erstellt am 18. Dezember 2020. Laufzeitversion: 11.0.9.1+11-b1145.37 amd64. VM: OpenJDK 64-Bit Server VM von JetBrains s.r.o. Windows 10 10.0. Arbeitsspeicher: 978M, Kerne: 4 | |
| PyQt5 | Riverbank Computing | 5.15.4 | Verwalten der GUI |
| python | Python Software Foundation Lizenz | 3.9 Version | |
| Qt Designer | The QT Company Ltd. | 5.11.1 Version | |
| scipy | Community-Bibliotheksprojekt | 1.6.3 | Python-basiertes Ökosystem von Open-Source-Software für Mathematik, Naturwissenschaften und Technik |
| Seaborn | Michael Waskom. | 0.11.1 | Pythons Bibliothek zur Visualisierung statistischer Daten. |
| Windows 10 | Microsoft | ||
| Xlsxwriter | John McNamara | 1.4.3 | Python-Modul zum Erstellen von Excel XLSX-Dateien |
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