Name: Analyse automatisée d’images de fluorescence de C. elegans à l’aide de SegElegans (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-10-10T14:05:00.000+00:00
Duration: 6 min 27 s
Description: Découvrez SegElegans, un système d'apprentissage profond pour la segmentation automatisée des vers C. elegans en microscopie à champ large. Cette méthode réduit le temps d'analyse de 245 à moins de 60 secondes avec une précision supérieure à 93%.

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<li>Castro, P. E. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SegElegans%3A+Instance+segmentation+using+dual+convolutional+recurrent+neural+network+decoder+in+Caenorhabditis+elegans+microscopic+images%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Biol+Med%22%5BJournal%5D)">SegElegans: Instance segmentation using dual convolutional recurrent neural network decoder in Caenorhabditis elegans microscopic images.</a> Comput Biol Med. 190, 110012(2025).</li>
<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>
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<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>Ordinateur avec accès Internet (exemple : Dell Vostro Desktop)</td><td>Plusieurs (Dell par exemple)</td><td>&nbsp ;-</td><td>Cela permettra de faire fonctionner SegElegans en ligne via le cloud computing comme recommandé et en utilisant des logiciels d’analyse d’images tels qu’ImageJ.</td></tr><tr><td>Unité de traitement graphique compatible CUDA avec au moins 6 Go de VRAM (exemple : MSI Geforce RTX&nbsp ; RTX3050 Ventus 2X 6 Go) (Optionnel)</td><td>NVIDIA + plusieurs fabricants (Micro Star International par exemple)</td><td>https://developer.nvidia.com/cuda-gpus</td><td>Cela permettra d’exécuter des SegElegans hors ligne sur une machine locale. les chipsets GPU compatibles CUDA sont disponibles ici : https://developer.nvidia.com/cuda-gpus La VRAM dépend de l’implémentation réelle du chipset dans un GPU par le fabricant. AVERTISSEMENT : Vous aurez besoin d’une carte CUDA coûteuse et puissante, bien au-delà des exigences minimales (16+ Go de VRAM) pour égaler les performances obtenues par la version cloud computing.</td></tr><tr><td>Microscope à épifluorescence (Invitrogen EVOS FL Auto 2)</td><td>ThermoFisher Scientific & nbsp ;</td><td>AMAFD2000 par exemple</td><td>Nous recommandons d’utiliser un système capable d’acquérir automatiquement des images à partir de champs lumineux et d’un ou plusieurs canaux de fluorescence presque simultanément.</td></tr><tr><td>ImageJ (Optionnel)</td><td>NIH</td><td>https://imagej.net/software/fiji/downloads</td><td>Nous recommandons la distribution fidjienne, disponible ici : https://imagej.net/software/fiji/downloads</td></tr><tr><td>PC compatible GPU NVIDIA (exemple : Dell Vostro Desktop) (optionnel) & nbsp ;</td><td>Plusieurs (Dell par exemple)</td><td>&nbsp ;-</td><td>Cela est nécessaire en conjonction avec le GPU pour faire tourner des SegElegans hors ligne sur une machine locale. Un GPU nécessitera du matériel compatible Windows avec les emplacements PCI appropriés sur la carte mère, de la place pour la carte et une alimentation suffisamment puissante.</td></tr><tr><td>SegElegans</td><td>-</td><td>https://github.com/KonstantinosKounakis/SegElegansOnline/tree/v1.0&nbsp ;</td><td>Voir le manuscrit pour les instructions complètes.</td></tr></tbody></table>

analyse automatisée d’images de fluorescence de c. elegans à l’aide de segelegans

Automated Analysis of C. elegans Fluorescence Images using SegElegans

Analyse automatisée d’images de fluorescence de C. elegans à l’aide de 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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Approches quantitatives pour l'étude des structures cellulaires et de la morphologie d'organite à Caenorhabditis elegans

Ce travail décrit un protocole semi-haut débit qui permet l'imagerie simultanée en time-lapse 3D de l'embryogenèse dans 80-100 embryons d'élegans de C. dans une seule course de nuit. En outre, des outils de traitement d'image et de visualisation sont inclus pour rationaliser l'analyse des données. La combinaison de ces méthodes avec des souches de reporter personnalisées permet une surveillance détaillée de l'embryogenèse.

Une méthode d'imagerie semi-haut débit et une boîte à outils de visualisation de données pour analyser C. elegans Embryonic Development

Worm-align/Worm_CP est un flux de travail simple FIJI/CellProfiler qui peut être utilisé pour redresser et aligner les échantillons de Caenorhabditis elegans et pour marquer des analyses basées sur l’image de vers entiers sans avoir besoin d’étapes de formation préalables. Nous avons appliqué worm-align/Worm_CP à la quantification de l’expression induite par le choc thermique chez les animaux vivants ou les gouttelettes lipidiques dans des échantillons fixes.

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

Découvrez SegElegans, un système d'apprentissage profond pour la segmentation automatisée des vers C. elegans en microscopie à champ large. Cette méthode réduit le temps d'analyse de 245 à moins de 60 secondes avec une précision supérieure à 93%.

Analyse automatisée d’images de fluorescence de C. elegans à l’aide de SegElegans

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