$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
מיטוכונדריה תאית ניצבת במרכז כל המצבים הפיזיולוגיים, והבנה מעמיקה של ההומאוסטזיס (מיטוסטזיס) והתנהגותם היא בעלת חשיבות עליונה כדי לסייע בזיהוי טיפול תרופתי למגוון רחב של מחלות, כולל סרטן ואלצהיימר 1,2.
מיטוכונדריה ממלאים תפקידים תאיים מכריעים בהומאוסטזיס אנרגיה, בייצור ATP, בחציצה של סידן ובוויסות ROS, ומיטוסטאזיס חיוני לשמירה על הומאוסטזיס חלבונים, שכן מלווים מולקולריים תלויים באנרגיה3. אלה דורשים אפנון רשת קבוע ודינמי והסתגלות כדי לענות ביעילות על הצרכים התאיים, והעברת המיטוכונדריה מווסתת על ידי מסלולי איתות שונים; עבודות קודמות תיארו מסלול אחד כזה, זה של קולטני חומצה רטינואית (RARs)4,5. חומצה רטינואית (RA) מקדמת צמיחה אקסונלית ועצבית באמצעות הפעלת RAR. בתאי עצב ראשוניים בקליפת המוח של עכברים, הפעלת RAR-β מעודדת גדילה מיטוכונדריאלית, מהירות וניידות בנוירוט6.
בהתחשב ביכולת ההסתגלות והדינמיקה של הרשת המיטוכונדריאלית, האפשרות להעריך מיטוסטזיס "בזמן אמת" חיונית לא רק לחקר הומאוסטזיס אנרגיה, אלא גם לפרוטאוסטזיס, בריאות התאים, שגשוג או איתות. שיטה נפוצה להערכת מיטוסטזיס מסתמכת על מיקרוסקופ קונפוקלי לאחר הדגשת מיטוכונדריה באמצעות צבע פלואורסצנטי או סמן, כמו גם מערך מיקרוסקופיה ספציפי המאפשר ויסות טמפרטורה ו / או CO2 7. סוג זה של מערך ניסיוני כרוך בכך שהעתק ניסיוני אחד יבוצע בכל פעם. בנוסף לחזרה ניסיונית על טיפולים שונים, יש לקחת בחשבון שלרוב הניסויים צריכים להיות העתקים טכניים שלהם (שבהם יותר ממיקום אחד מצולם לכל לוחית), עם סדרה של מישורי מוקד (ערימות z) המתועדים בסדרה של נקודות זמן. לפיכך, תכנון ניסיוני עם שלוש חזרות של בקרה אחת ושני טיפולים, עם חמש עמדות הדמיה לכל צלחת, ו -15 נקודות זמן, מביא לעיבוד של 225 ערימות. באופן קלאסי, סרטונים של מיטוכונדריה חיים נותחו על ידי שרטוט קימוגרפים, אשר ינותחו בנפרד8, בתהליך גוזל זמן הדורש קלט ידני נרחב, גם כאשר מסתמכים על כלי מחשב.
לאחרונה תואר אלגוריתם9 המאפשר פילוח ומעקב אוטומטיים אחר מיטוכונדריה בקבצים דו-ממדיים ותלת-ממדיים של תאים חיים. קיימות טכניקות כימות אחרות, ולכולן יש מגבלות10. מיטומטר, יישום קוד פתוח אוטומטי, מתאים במיוחד לניתוח דינמיקת מיטוכונדריה בחלוף זמן, הדורש קלט משתמש נמוך. ליישום זה יש שורה של יתרונות על פני כלים קיימים אחרים מבוססי MATLAB, כלומר מאפשר עיבוד אוטומטי של ערימות TIF בודדות, תוך שימוש בעד 13 פרמטרים שונים, מעניין במיוחד עבור מדעי המוח, שכן הוא מבדיל בין מיטוכונדריה פרי-גרעינית וטלה-גרעינית.
עם זאת, עבור ניסוי כמו זה שתואר לעיל, 13 פרמטרים אלה החלים על 225 ערימות מביאים ל- 2,925 קבצי פלט נפרדים. אלה דורשים ארבע כניסות מחשב נפרדות, המסכמות עד 10,000 קלטים ידניים הנדרשים כדי להוריד את כל קבצי הפלט. עבור עיצובים ניסיוניים גדולים, התוצאה היא ניתוח גוזל זמן רב שלא לצורך של כל שילוב קובץ ונתונים. כאן אנו מציגים אופטימיזציה שגרתית המאפשרת ניתוח קבצים מהיר, צמצום משמעותי של קריאת מסמכים ועיבוד נתונים, ניתוח נתונים באופן מוגדר, עקבי עם הפלט מהכלים הקיימים.