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Un factor importante que limita el rendimiento de las pantallas de química pez cebra es la falta de una metodología sistemática para procesar placas de 96 pozos de imágenes y análisis. Como las imágenes de los organismos multicelulares complejos están contraste, baja, y de naturaleza heterogénea, los algoritmos de análisis de imagen no detectar y cuantificar estructuras específicas dentro del organismo. La mayoría de las pantallas de química publicado pez cebra por lo tanto, conlleve el examen visual de los pozos individuales por parte del personal dedicado durante todo el procedimiento. Esto por lo general evita la generación de lecturas numéricas y un completo archivo de imágenes de la pantalla y los datos. Por otra parte, la evaluación manual elimina varias ventajas claves de la imagen basada en detección, es decir, la capacidad de realizar análisis retrospectivos de rendimiento de la pantalla, para examinar los cambios fenotípicos que no eran el foco principal de la campaña de detección (por ejemplo, toxicidad o defectos en el desarrollo) y la cruz de referencia los datos del cribado con pantallas pasado o el futuro uso de la biblioteca de un mismo compuesto.
En este informe se destaca la metodología para la imagen automatizada y el análisis de embriones de pez cebra en placas de pocillos múltiples, sin intervención del usuario. Hemos automatizado de captura de imágenes en un láser confocal de barrido ultra ImageXpress lector (Molecular Devices, Sunnyvale, CA) a la imagen de Tg (dusp6: d2EGFP) pt6 embriones en 96 placas y desarrollado un algoritmo de análisis de imagen basado en la tecnología Definiens 'Cognición de red que las buenas prácticas agrarias cuantificados expresión en las cabezas de los embriones transgénicos. El método de entrega respuestas graduadas y cuantificar la actividad in vivo de una pequeña molécula activadora de la señalización de FGF. Se obtuvieron resultados similares con la II epifluorescencia basado ArrayScan (Cellomics Inc., Pittsburgh PA) la documentación que es posible llevar a cabo la captura automática de imágenes de embriones de pez cebra en una variedad de lectores de placas disponibles en el mercado 2. El desarrollo de la metodología para analizar automáticamente las imágenes multicelulares organismo elimina la necesidad de puntuación visual por un observador humano y ha permitido la generación y archivo de los datos numéricos e imágenes para el análisis retrospectivo y comparaciones con las pantallas en el futuro.