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Analyse de données de microscopie multidimensionnelle à l’aide de Cell-ACDC
Analyse de données de microscopie multidimensionnelle à l’aide de Cell-ACDC
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JoVE Journal Biology
Analysis of Multidimensional Microscopy Data Using Cell-ACDC

Analyse de données de microscopie multidimensionnelle à l’aide de Cell-ACDC

Full Text
571 Views
06:17 min
November 7, 2025

DOI: 10.3791/68954-v

Francesco Padovani*1, Timon Stegmaier*1, Benedikt Mairhörmann1,2,3, Kurt M. Schmoller1

1Institute of Functional Epigenetics, Molecular Targets and Therapeutics Center,Helmholtz Zentrum München, 2Institute of Network Biology, Molecular Targets and Therapeutics Center,Helmholtz Zentrum München, 3Institute of AI for Health, Computational Health Center,Helmholtz Zentrum München

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This research addresses the challenges in the analysis of multidimensional microscopy data, specifically in tracking cell division cycles. The study introduces Cell-ACDC, an open-source software that integrates AI-driven models to enhance segmentation, tracking, and quantification of microscopy datasets.

Key Study Components

Research Area

  • Cell biology
  • Microscopy data analysis
  • Bioinformatics

Background

  • Current AI models are complex and often inaccessible for biological workflows.
  • Manual correction of segmentation data is tedious without proper tools.
  • The need for an efficient and user-friendly software solution is critical to expedite biological discoveries.

Methods Used

  • Cell-ACDC software for analyzing cell division cycles.
  • Utilizes multifaceted segmentation and tracking algorithms.
  • Advanced visualization techniques for user-driven corrections.

Main Results

  • Demonstrated effective segmentation and tracking of cell cycles.
  • Improved accuracy in annotation of cell division events.
  • Facilitated integration of new methods into existing workflows.

Conclusions

  • Cell-ACDC offers enhanced access to AI models for bioimage analysis.
  • This study paves the way for more efficient automated solutions in microscopy research.

Frequently Asked Questions

What is Cell-ACDC?
Cell-ACDC is an open-source software designed to analyze cell division cycles through advanced AI-driven models.
How does Cell-ACDC improve segmentation?
It offers semi-automated tools for correcting segmentation masks, enhancing data accuracy.
Is Cell-ACDC user-friendly?
Yes, it features a graphical user interface that simplifies the process of selecting data and applying corrections.
Can new methods be integrated into Cell-ACDC?
Absolutely, the software supports community-driven additions, allowing for easy integration of new techniques.
What biological systems can be analyzed with Cell-ACDC?
Cell-ACDC can be used for various biological systems, including yeast and mouse embryonic stem cells.
What are the key benefits of using Cell-ACDC?
Its benefits include improved segmentation accuracy, user-friendly interfaces, and enhanced accessibility to AI models.

L’analyse précise des données de microscopie multidimensionnelle nécessite des flux de travail complexes. Cet article vous explique comment utiliser le logiciel Cell-ACDC. Il s’appuie sur des modèles de pointe basés sur l’IA pour la segmentation, le suivi, l’analyse du pedigree cellulaire et la quantification des données de microscopie. De manière cruciale, il complète ces modèles avec un cadre innovant pour la correction semi-automatisée de la sortie des modèles.

Nous améliorons l’analyse des données de microscopie multidimensionnelle en développant un logiciel d’analyse du cycle de division cellulaire, nommé Cell-ACDC, afin de surmonter les goulets d’étranglement menant à une découverte biologique rapide. Les modèles d’IA actuels sont souvent difficiles d’accès. De plus, la visualisation et la correction manuelle sont nécessaires pour obtenir des résultats de haute qualité.

Cependant, ces tâches peuvent devenir très fastidieuses sans les bons outils. Pour commencer, cliquez sur Lancer l’interface graphique dans la fenêtre principale du module visualiser et correct. Cliquez sur l’icône de dossier dans la barre d’outils de la nouvelle fenêtre, puis sélectionnez le dossier contenant les données.

Ensuite, appuyez sur Select Folder pour confirmer la sélection. Utilisez le menu déroulant pour sélectionner le contraste de phase du canal pré-traité, puis appuyez sur OK pour confirmer. Sélectionnez le nom du masque de segmentation puis cliquez sur Charger Sélectionné pour charger le fichier de segmentation créé à l’étape précédente.

Confirmez les propriétés de l’image en cliquant sur OK pour voir les positions chargées. Lorsque vous êtes invité, sélectionnez Non pour éviter le chargement de données de fluorescence supplémentaires. Utilisez le sélecteur de mode pour sélectionner segmentation et mode suivi.

Dans la barre de menu, naviguez dans Tracking, puis Select l’algorithme de suivi en temps réel, et sélectionnez le suivi en temps réel souhaité en fonction de l’organisme. Utilisez les flèches gauche et droite pour naviguer entre les images. Naviguez jusqu’à l’image 10.

Appuyez sur la touche S pour activer l’outil manuel de séparation des bourgeons et cliquez droit pour diviser automatiquement le masque de segmentation de la cellule un. Maintenant, naviguez jusqu’à la trame 14. Appuyez sur la touche B pour activer l’outil pinceau et dessinez le masque de segmentation manquant pour le bouton de la souris à l’aide du bouton gauche.

Poursuivez les trames suivantes tout en corrigeant la segmentation et en suivant les erreurs en utilisant les outils disponibles. Correct, au moins jusqu’à la trame 42. Activez l’analyse du cycle cellulaire à l’aide du sélecteur de mode.

Lorsque vous vous le demandez, sélectionnez Oui pour passer à la première image. Utilisez les flèches gauche et droite pour naviguer entre les images. Cliquez sur OK pour accepter l’initialisation de la table d’annotation du cycle cellulaire lorsqu’on le demande, puis naviguez jusqu’à la trame 41.

Faites un clic droit sur la cellule un ou son bourgeon pour séparer la connexion et annoter l’événement de division cellulaire. Continuez à visualiser toutes les images pertinentes et corrigez toute erreur dans les assignations automatiques de mère-boud en utilisant les outils disponibles. Pour assigner un bourgeon à une mère, activez l’outil bourgeon assigné à la mère en appuyant sur A. Appuyez et maintenez le bouton droit de la souris sur le bourgeon, faites glisser jusqu’à la cellule mère correspondante, puis relâchez le bouton de la souris.

Pour réinitialiser l’annotation du cycle cellulaire, sélectionnez l’option appropriée dans la barre d’outils. Pour briser ou relier l’association mère-bourgeon, assurez-vous qu’aucun outil n’est sélectionné. Faites un clic droit sur une paire mère-bourgeon existante pour rompre l’association, ou faites un clic droit à nouveau pour rétablir la connexion.

Activez l’arbre de lignées de division normale à l’aide du sélecteur de mode. Lorsque vous vous le demandez, sélectionnez Oui pour aller à la première image, et utilisez les flèches gauche et droite pour naviguer entre les images. Corrigez les erreurs dans les affectations automatiques mère-fille en utilisant les outils disponibles dans la barre d’outils Édition.

Lorsque vous le demandez, cliquez sur Propager pour appliquer les modifications. Pour assigner une mère à un nouvel ID de cellule, activez l’outil de recherche de mère pour un nouvel ID cellulaire en appuyant sur F. Clic droit sur la nouvelle cellule pour faire défiler les mères candidates. La segmentation nucléaire dans les sphéroïdes tumoraux a révélé une large répartition des volumes du noyau, avec un nombre important d’objets présentant de petits volumes et quelques-uns des volumes extrêmement importants.

Une vue 3D de l’organoïde tumoral montrait de nombreux noyaux segmentés avec des identifiants étiquetés, et les tranches en z montraient les contours de segmentation rouges appliqués à chaque noyau. Chez la levure bourgeonnante, la quantité de protéines H2B a fortement augmenté au moment de l’émergence des bourgeons et s’est stabilisée avant la division nucléaire. Le nombre de noyaux a augmenté soudainement au moment de la division nucléaire dans l’ensemble de données de levure.

Chez les cellules souches embryonnaires de souris, la surface cellulaire augmente progressivement jusqu’à atteindre un maximum, puis diminue lors de la division cellulaire, et commence à remonter dans les cellules filles. Ainsi, Cell-ACDC est un framework logiciel open source qui permet un accès facile aux modèles d’IA pour l’analyse d’images biologiques et garantit une grande partage des données de microscopie. Un aspect important de Cell-ACDC est que la communauté peut facilement intégrer les nouvelles méthodes dans un flux de travail existant avec une structure de données standardisée.

Tirer parti des données corrigées de Cell-ACDC pour affiner des méthodes de pointe peut poser les bases d’une analyse bioimagerie entièrement automatisée.

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Biologie numéro 225

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