Suivi et quantification des processus de développement des C. elegans Utilisation des outils open-source

L’objectif global de l’utilisation d’un logiciel d’analyse d’images et de la biologie du développement est d’obtenir des données quantitatives pour des modèles mécanistes de processus biologiques. Cette méthode peut aider à répondre à des questions clés en biologie du développement, telles que : comment les phénotypes mutants peuvent-ils être analysés quantitativement ? Le principal avantage de cette méthodologie est qu’elle offre aux chercheurs la possibilité d’identifier les altérations des processus biologiques et des phénomènes de développement de manière impartiale.

Bien que cette méthode puisse être utilisée pour donner un aperçu du développement et de la morphogenèse de l’élégance marine, elle peut également être appliquée à d’autres organismes modèles tels que josepha, Démonstration de la reconstruction de la forme cellulaire avec IOD sera CINA Leman, doctorant dans mon laboratoire. Après avoir installé le programme IM MOD, ouvrez le shell de l’eunuque et tapez Im mod dans la fenêtre du mod IM. Sélectionnez le fichier contenant les données brutes appropriées à partir desquelles générer un modèle 3D et utilisez la fenêtre d’informations pour localiser le bas et le haut des objets dans la fenêtre zap.

Dans la fenêtre d’informations, encore une fois, tracez les contours des cellules en créant le premier contour dans le plan supérieur de chaque cellule et en prenant soin de créer un nouvel objet pour chaque cellule. Ensuite, faites défiler vers le bas en Z et créez un nouveau contour pour chaque plan Z, puis créez un nouvel objet pour chaque cellule. Après avoir tracé le plus grand nombre de cellules approprié pour le modèle, ouvrez la fenêtre de vue du modèle pour inspecter les objets et leurs contours.

Ensuite, dans la barre d’outils de la vue du modèle, choisissez Modifier et objets. La fenêtre d’édition correspondante s’ouvrira pour modéliser toutes les cellules en tant qu’objets remplis et fermés. Choisissez le maillage comme type de données de dessin et le remplissage comme style de dessin.

Cliquez sur maillage et cochez l’option capuchon. Vérifiez ensuite autant d’objets que nécessaire et cliquez sur maillage. Tout le programme générera des objets solides à partir des piles de contours.

Modifiez l’échelle Z dans la fenêtre d’affichage pour ajuster le facteur d’échantillonnage Z si nécessaire. Ensuite, dans le menu d’édition, sélectionnez la vue pour faire pivoter les objets 3D, en enregistrant des instantanés ou des vidéos des cellules selon le cas pour suivre des objets à partir d’enregistrements time-lapse fluorescents. En utilisant d’abord NDR, convertissez les données brutes en fichier TIFF.

Ouvrez ensuite le fichier. En fin de chute. Sélectionnez l’icône de la visionneuse 2D et cliquez sur l’icône d’ajustement de la plage pour ajuster l’histogramme dans le menu des données.

Sélectionnez fichier, nom, image, jeu, canal, définissez la résolution X, Y, Z et entrez les valeurs X, Y et Z. Pour annoter les noyaux, déplacez-vous vers le plan d’intérêt et sélectionnez à nouveau la visionneuse 2D. Sélectionnez ensuite Traçabilité dans le menu déroulant et choisissez Nouvelle traçabilité.

Cliquez et faites glisser sur le noyau d’intérêt pour le marché. Faites ensuite un clic droit sur le noyau et choisissez renommer la particule. Dans le menu déroulant, entrez un nom pour la particule, puis faites glisser l’icône de flèche pour modifier le diamètre du cercle.

Ensuite, cliquez sur l’icône de droite pour marquer le plan central du noyau. Ensuite, pour procéder dans le temps et le plan, choisissez les options frame et Z dans la barre d’outils inférieure et ajustez la position ou la taille du cercle qui marque le noyau en conséquence jusqu’à ce que la cellule suivie se divise. Lorsqu’une division cellulaire est observée, marquez les noyaux filles et cliquez sur l’icône de la fenêtre pour passer à la lignage.

L’observateur marque les trois noyaux simultanément et sélectionne le parent associé sous l’option de lignage. Ensuite, lorsque toutes les cellules ont été suivies, cliquez sur le nom du fichier et passez au canal. Marquage du résidu de division cellulaire pour analyser quantitativement le flux cortical à l’aide d’un logiciel de symétrie de vitesse d’image de particules.

Chargez les nouveaux fichiers image dans pif lab et sélectionnez le style de séquençage. 1, 2, 2, 3. Ensuite, naviguez jusqu’au répertoire contenant la séquence d’images souhaitée.

Sélectionnez les images et cliquez sur Ajouter pour importer les images. Ensuite, sous Paramètres d’analyse, sélectionnez Exclusions. Masque ROI et utilisez le bouton.

Dessinez des masques pour l’image actuelle afin de désactiver la partie indésirable des images dans les paramètres d’analyse. Là encore, sélectionnez les paramètres PIF et choisissez la déformation rapide de la fenêtre de transformation de Fourier comme algorithme PIF souhaité. Pour la première passe, entrez une valeur de zone d’interrogation de 64 pixels avec un pas de 32 passes deux.

Entrez une valeur de zone d’interrogation de 32 pixels avec un pas de 16. Sélectionnez ensuite linéaire dans le menu déroulant de déformation de la fenêtre et choisissez la méthode gaussienne deux par trois points pour l’estimation du déplacement sous-pixel. Sélectionnez maintenant analyser dans le menu d’analyse, puis analyser toutes les images en post-traitement, sélectionner la validation vectorielle dans le menu post-traitement et appliquer un seuil de filtre d’écart type de sept à toutes les images du menu Tracé.

Sélectionnez les paramètres dérivés. Modifiez les données suivies de vecteurs, de pixels par image, et ajustez la fluidité des vecteurs et du filtre passe-haut. Après avoir appliqué ces ajustements à tous les cadres, réglez les cadres utilisés sur un seul pour terminer.

Enfin, cliquez sur le bouton calculer les vecteurs moyens pour mesurer les vecteurs moyens de toutes les images, en vous concentrant sur la rotation de la gonade des adultes sauvages de type C élégance, imagés comme nous venons de le démontrer. Un modèle 3D des cellules germinales est généré à partir des données de microscopie, permettant d’analyser les changements de taille des cellules qui se produisent pendant que les cellules passent du bras distal au bras proximal du cus à l’aide de la microscopie time-lapse à deux couleurs. Les modèles obtenus par les protéines de fusion d’histones linéaires et la myosine non musculaire dans la NDR illustrent le modèle stéréotypé de l’hérédité résiduelle de la division cellulaire.

De plus, à partir des données de ligne, les traces de chaque cellule L et rémanent de division cellulaire et la corrélation avec le moment de la division cellulaire peuvent être obtenues dans cette expérience. Une microscopie à court terme avec une résolution temporelle élevée de la myosine corticale non musculaire deux a été réalisée pour évaluer les différences dans la dynamique du flux polarisant cortical entre les embryons de type sauvage a appauvris pour la rangée gtpa activant la protéine RGA trois comme prévu. Le flux dans les embryons de type sauvage se faisait principalement le long de l’axe long de l’embryon.

Alors que le flux dans l’embryon d’interférence ARN à trois RGA était orthogonal à cet axe, comme le montre facilement l’analyse PIP. Une fois maîtrisé, la segmentation manuelle d’objets complexes et le suivi cellulaire pendant le développement embryonnaire peuvent être effectués en quelques heures si cela est approprié, tout en essayant d’effectuer le suivi des cellules et des objets. Il est important de ne pas oublier de mettre en place une résolution temporelle appropriée afin de ne pas perdre l’objet lors de l’analyse à l’aide des trois outils décrits ici.

L’analyse statistique peut également être effectuée pour répondre aux questions sur la variabilité ou simplement pour comparer différents embryons. La mise en œuvre d’un logiciel d’analyse quantitative d’images nous permet, ainsi qu’à d’autres biologistes du développement comme nous, d’explorer les mécanismes morphogénétiques du développement à un niveau de détail sans précédent. Après avoir regardé cette vidéo, vous devriez avoir une bonne compréhension de la façon d’utiliser un ensemble diversifié d’outils logiciels pour effectuer une analyse quantitative d’images.