Name: Automatisierte Analyse von C. elegans-Fluoreszenzbildern mit SegElegans (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-10-10T14:05:00.000+00:00
Duration: 6 min 27 s
Description: Erfahren Sie, wie SegElegans die automatisierte Segmentierung von C. elegans in Fluoreszenzbildern mit Deep Learning ermöglicht. Diese Methode reduziert die Analysezeit drastisch und liefert präzise Ergebnisse für die Mikroskopie.

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<li>Guan, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cell+lineage-resolved+embryonic+morphological+map+reveals+signaling+associated+with+cell+fate+and+size+asymmetry%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Cell lineage-resolved embryonic morphological map reveals signaling associated with cell fate and size asymmetry.</a> Nat Commun. 16 (1), 3700(2025).</li>
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<li>Trebing, K., Stańczyk, T., Mehrkanoon, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SmaAt-UNet%3A+Precipitation+nowcasting+using+a+small+attention-UNet+architecture%5BTitle%5D)+AND+%22Pattern+Recognit+Lett%22%5BJournal%5D)">SmaAt-UNet: Precipitation nowcasting using a small attention-UNet architecture.</a> Pattern Recognit Lett. 145, 178-186 (2021).</li>
<li>Woo, S., Park, J., Lee, J. Y., Kweon, I. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CBAM%3A+Convolutional+block+attention+module%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">CBAM: Convolutional block attention module.</a> arXiv. , (2018).</li>
<li>Shi, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Convolutional+LSTM+network%3A+A+machine+learning+approach+for+precipitation+nowcasting%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">Convolutional LSTM network: A machine learning approach for precipitation nowcasting.</a> arXiv. , (2015).</li>
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</ol>

<table><tbody><tr><td>Computer mit Internetzugang (Beispiel: Dell Vostro Desktop)</td><td>Mehrere (zum Beispiel Dell)</td><td>&nbsp;-</td><td>Dies ermöglicht es, SegElegans wie empfohlen online über Cloud-Computing zu betreiben und Bildanalysesoftware wie ImageJ zu verwenden.</td></tr><tr><td>CUDA-kompatible Grafikverarbeitungseinheit mit mindestens 6 GB VRAM (Beispiel: MSI Geforce RTX&nbsp; RTX3050 Ventus 2X 6GB) (optional)</td><td>NVIDIA + mehrere Hersteller (zum Beispiel Micro Star International)</td><td>https://developer.nvidia.com/cuda-gpus</td><td>Dies ermöglicht es, SegElegans offline auf einem lokalen Rechner auszuführen. CUDA-kompatible GPU-Chipsätze sind hier zu finden: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus Das VRAM hängt von der tatsächlichen Implementierung des Chipsatzes in eine GPU durch den Hersteller ab. WARNUNG: Sie benötigen eine teure und leistungsstarke CUDA-Karte, die weit über den Mindestanforderungen (16+ GB VRAM) liegt, um die Leistung der Cloud-Computing-Version zu erreichen.</td></tr><tr><td>Epifluoreszenzmikroskop (Invitrogen EVOS FL Auto 2)</td><td>ThermoFisher Scientific&nbsp;</td><td>AMAFD2000 zum Beispiel</td><td>Wir empfehlen die Verwendung eines Systems, das automatisch Bilder von einem oder mehreren Fluoreszenzkanälen fast gleichzeitig aufnehmen kann.</td></tr><tr><td>ImageJ (Optional)</td><td>NIH</td><td>https://imagej.net/software/fiji/downloads</td><td>Wir empfehlen die Fiji-Distribution, die hier verfügbar ist: https://imagej.net/software/fiji/downloads</td></tr><tr><td>PC mit NVIDIA GPU-Kompatibilität (Beispiel: Dell Vostro Desktop) (optional)&nbsp;</td><td>Mehrere (zum Beispiel Dell)</td><td>&nbsp;-</td><td>Dies wird zusammen mit der GPU benötigt, um SegElegans offline auf einem lokalen Rechner auszuführen. Eine GPU benötigt Windows-kompatible Hardware mit den passenden PCI-Steckplätzen auf dem Mainboard, Platz für die Karte und ein ausreichend leistungsstarkes Netzteil.</td></tr><tr><td>SegElegans</td><td>-</td><td>https://github.com/KonstantinosKounakis/SegElegansOnline/tree/v1.0&nbsp;</td><td>Siehe Manuskript für vollständige Anleitungen.&nbsp;</td></tr></tbody></table>

automatisierte analyse von c. elegans-fluoreszenzbildern mit segelegans

Automated Analysis of C. elegans Fluorescence Images using SegElegans

Automatisierte Analyse von C. elegans-Fluoreszenzbildern mit SegElegans

Microscopy, particularly of the fluorescent kind, is a frequently used tool in C. elegans research. The analysis of data from microscopy experiments can, ...

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Forschung

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Wir berichten über die Entwicklung eines Systems zur automatisierten Abbildung und Analyse von Zebrafisch-transgenen Embryos in Mikrotiterplatten. Dies demonstriert die Fähigkeit, dosisabhängige Wirkung eines kleinen Moleküls, BCI, auf Fibroblast Growth Factor Expression des Reportergens zu messen und Technologie für den Aufbau High-Throughput-Zebrafisch chemische Bildschirme.

Entwicklung von automatisierten Imaging und Analyse für Zebrafisch chemische Bildschirme.

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Die Fülle von Neurotransmitter-Rezeptoren an den Synapsen stark beeinflusst geclusterten synaptischen Stärke. Diese Methode quantifiziert fluoreszenzmarkierten Neurotransmitter-Rezeptoren in drei Dimensionen mit Single-Auflösung in...

Automatisierte Quantifizierung der Fluoreszenz-in Synaptic<em&gt; C elegans</em

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Dieses Video beschreibt die Verwendung von Video- und Tracking-Software zur Aufzeichnung von Wurmbewegungen in einer Arena. Das Beispielprotokoll misst die Wirkung der Ethanolexposition auf die Fortbewegung von Würmern.

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Eine effiziente und einfache Methode für die computergestützte Analyse von Nematoden Schwimmverhalten in Flüssigkeit beschrieben. Das Verfahren erfordert keine Investitionen für C. elegans Laboratorien wenig. Die verwendete Hardware ist Standard, und der Computer-Software für die Verhaltensanalyse (CELEST) ist eine Open Source ein.

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Hier präsentieren wir Ihnen einen Rahmen für die breite Palette diätetische Einschränkung auf Genexpression und Lebensdauer zu beziehen. Wir beschreiben Protokolle für die breite Palette diätetische Einschränkung und quantitative Bildgebung der Genexpression unter diesem Paradigma. Wir skizzieren weitere numerische Analysen zu offenbaren zugrunde liegenden Informationen Bearbeitungsfunktionen der genetischen Schaltungen in Essen-sensing beteiligt.

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Hier stellen wir einen kombinatorischen Ansatz vor, bei dem hochauflösende Mikroskopie, Rechenwerkzeuge und Einzellen-Beschriftungen in lebenden C. eleganischen Embryonen verwendet werden, um die Einzelzellendynamik während der Neuroentwicklung zu verstehen.

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Diese Studie skizziert quantitative Messungen der synaptischen Größe und Lokalisation, Muskelmorphologie und mitochondrialen Form in C. elegans mit frei verfügbaren Bildverarbeitungswerkzeugen. Dieser Ansatz ermöglicht es zukünftigen Studien in C. elegans, das Ausmaß der strukturellen Veränderungen von Gewebe und Organellen infolge genetischer Mutationen quantitativ zu vergleichen.

Quantitative Ansätze zur Untersuchung zellulärer Strukturen und Organelle Morphologie in Caenorhabditis elegans

Diese Arbeit beschreibt ein semi-high-throughput-Protokoll, das eine gleichzeitige 3D-Zeitraffer-Bildgebung der Embryogenese in 80–100 C. elegans Embryonen in einem einzigen Nachtlauf ermöglicht. Darüber hinaus sind Bildverarbeitungs- und Visualisierungstools enthalten, um die Datenanalyse zu optimieren. Die Kombination dieser Methoden mit kundenspezifischen Reporterstämmen ermöglicht eine detaillierte Überwachung der Embryogenese.

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Worm-align/Worm_CP ist ein einfacher FIJI/CellProfiler-Workflow, der verwendet werden kann, um Caenorhabditis elegans-Proben zu begradigen und auszurichten und bildbasierte Tests zu bewerten, ohne dass vorherige Trainingsschritte erforderlich sind. Wir haben Worm-align/Worm_CP auf die Quantifizierung der hitzeschockinduzierten Expression bei lebenden Tieren oder Lipidtröpfchen in festen Proben angewendet.

Worm-align and Worm_CP, Two Open-Source Pipelines for Straightening and Quantification of Fluorescence Image Data Obtained from Caenorhabditis elegans

Erfahren Sie, wie SegElegans die automatisierte Segmentierung von C. elegans in Fluoreszenzbildern mit Deep Learning ermöglicht. Diese Methode reduziert die Analysezeit drastisch und liefert präzise Ergebnisse für die Mikroskopie.

Automatisierte Analyse von C. elegans-Fluoreszenzbildern mit SegElegans

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