Name: זיהוי אוטומטי של ענפים דנדריטיים והתמצאותם (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-09-17T13:45:00.000+00:00
Duration: 6 min 8 s
Description: למדו כיצד להשתמש בכלי SOA לניתוח אוטומטי של תמונות פלואורסצנטיות דו-ממדיות של רשתות דנדריטיות. השיטה מאפשרת חילוץ נתונים מורפולוגיים מהיר וסיווג דפוסי צמיחה מקבילים ולא מקבילים במחקר נוירולוגי.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

המחברים מבקשים להודות לד"ר אורלי וייס על הכנת תמונות התרבות.

הערה: משרד הבריאות הישראלי אישר שימוש בעכברים על פי פרוטוקול IL-218-01-21 לשימוש אתי בבעלי חיים ניסיוניים. SOA תואם רק ל- Windows 10 ול- Python 3.9. הוא זמין כקוד קוד פתוח: https://github.com/inbar2748/DendriteProject. בקישור זה, יש גם README. קובץ DM בעל הוראות להורדת התוכנה, קישור לאתר האינטרנט של התוכנה וקובץ דרישות המכיל מידע על הגירסאות הנדרשות של כל החבילות. דוגמאות נוספות לניתוח שבוצעו באמצעות התוכנה סופקו גם שם.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62679/62679fig01.jpg"> איור 1: זרימת עבודה של SOA עבור פילוח וניתוח כיוון צמיחה. מוצגים הם שלבי העיבוד של תמונות פלואורסצנטיות של רשתות דנדריטיות וניתוח נתונים. התמונה הדו-פעמית מועלית, מפולחת (בשני שלבים: ענפים דנדריטיים מזוהים כשורות, ואז הקווים הרלוונטיים ממוזגים), והמידע המרחבי של כל ענף דנדריטי מתקבל. הנתונים נאספים עבור כל הענפים הדנדריטיים בתמונה. לבסוף, הנתונים מנותחים כדי לתת את הפרמטרים המורפולוגיים הרצויים. קיצור: SOA = פילוח וניתוח כיוון. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62679/62679fig01large.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.</a>
1. פתח את יישום SOA.
<ol><li>פתח את כתובת כתובת ה- URL: https://mega.nz/folder/bKZhmY4I#4WAaec4biiGt4_1lJlL4WA, מצא את התיקיה .zip SOA מכווצת והורד את קובץ ה- ZIP על-ידי לחיצה כפולה.</li>
	<li>בטל את הניצוי של התיקיה על-ידי לחיצה באמצעות לחצן העכבר הימני על SOA.zip ובחר Extract Files. שים לב לחלון נתיב החילוץ והאפשרויות שנפתח ובתיבת הטקסט כתובת יעד המציגה את הנתיב עבור הקבצים שחולצו. כדי לחלץ למיקום אחר, לחץ על אחת התיקיות בחלונית הימנית של החלון כדי להפוך אותו לתיקיית היעד. לחץ על אישור כדי לחלץ את הקבצים לתיקיה זו.</li>
	<li>פתח את קובץ SOA שחולץ ולחץ פעמיים על .EXE SOA. המתן לפתיחת חלון שחור ולאחר מכן יופיע היישום.</li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/62679/62679fig02.jpg"> איור 2: דוגמה לזרימת עבודה המשתמשת ב- GUI של SOA. עמודה שמאלית: מקטעי GUI של זרימת העבודה. עמודה אמצעית: תמונה של רשת דנדריטית, מעובדת במהלך זרימת העבודה (סרגל קנה מידה: 20 מיקרומטר). עמודה ימנית: הגדלה של האזור המסומן במלבן אדום בתמונות של העמודה האמצעית (סרגל קנה מידה: 4 מיקרומטר). שלב 1: בחירה והעלאה של תמונה. שלב 2: השלב הראשון של הפילוח הוא איתור קווים המייצגים את הענפים הדנדריטיים המזוהים. שלב 3: השלב השני של הפילוח הוא מיזוג מבוסס קרבה של רירית פלח בענפים דנדריטיים בודדים. ניתן לשנות את ההגדרות של כל השלבים. קיצורים: SOA = פילוח וניתוח כיוון; GUI = ממשק משתמש גרפי. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62679/62679fig02large.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.</a>
2. פתח תמונה לניתוח.
<ol><li>בשורת התפריטים 'העלאת מציג SOA ' | בחר בחר | קבצים בחר תמונה מקבצי המחשב | לחץ על זה (קבצי .png .jpg .tif .bmp בלבד) | פתח | התבונן בנתיב הקובץ | הבא.
</li>
</ol>3. אופטימיזציה של פילוח
הערה: בשורת התפריטים מאפייני מציג SOA , שנה את הערכים של הפרמטרים שנבחרו כדי להתאים את הגדרות תהליך הפילוח. תיאור מפורט של הפרמטרים, כגון הסף, ניתן בחומר המשלים.
<ol><li>בקצוות, התאם את הסף עבור התצוגה על-ידי בחירת הסף והזנת מספר. הערה: ככל שהמספר עבור הסף נמוך יותר, כך מזוהים יותר שורות. הסף הוא מספר הנע בין 0 ל- 255. ערך ברירת המחדל הוגדר כ- 0.</li>
	<li>בשורות מיזוג:<ol>
<li>התאם את המרחק המינימלי למיזוג עבור התצוגה על-ידי בחירת המרחק Min למיזוג והזנת מספר. הערה: המרחק בין המינים למיזוג נע בין 0 ל- 30 פיקסלים. ערך ברירת המחדל מוגדר ל- 20.</li>
		<li>התאם את הזווית המינימלית למיזוג עבור התצוגה על-ידי בחירת הזווית Min למיזוג והזנת מספר. הערה: זווית ה-Min למיזוג נעה בין 0 ל- 30°. ערך ברירת המחדל מוגדר ל- 10.</li>
	</ol>
</li>
	<li>לחץ על יצירת תמונת פילוח תצוגה מקדימה. הערה: תמונת תצוגה מקדימה של תוצאות הפילוח תוצג בהתאם לערכים המעודכנים. בנוסף, יוצגו מספר השורות לפני המיזוג ומספר השורות לאחר המיזוג.</li>
	<li>שנה את הפרמטרים כדי להשיג זיהוי מרבי של מקטעים. אם יש צורך לשנות את המאפיינים, לחץ על לחצן סגור חלון ובצע את שלבים 3.1-3.4.</li>
</ol>4. צור את קבצי הפלט.
<ol><li>לחץ על אישור כדי להציג באופן חזותי את תמונות הפילוח ואת הגרפים המנתחים. שים לב לחלון שמופיע לבחירת מיקום שבו יישמר קובץ .xlsx.</li>
	<li>הוספת שם קובץ | בחר שמור | המתן לקובץ .xlsx עם נתונים שייווצר וישמרו. הערה: בנוסף לקובץ .xlsx, הקבצים הבאים יוצגו באופן אוטומטי: קובץ המציג את התמונה המקורית, תמונת זיהוי הקו, התמונה הסופית של הפילוח ושלושה גרפי ניתוח.
</li>
</ol>5. סרגל הכלים לניווט
הערה: סרגל כלים לניווט כלול בכל חלונות האיור וניתן להשתמש בו כדי לנווט בערכת הנתונים. כל אחד מהלחצנים בתחתית סרגל הכלים מתואר להלן.
<ol><li>כדי לנווט הלוך ושוב בין תצוגות שהוגדרו קודם לכן, השתמש בלחצנים קדימה ואחורה. הערה: הלחצנים 'בית', 'קדימה' ו'הקודם' דומים לפקדים 'בית', 'קדימה' ו'הקודם' בדפדפן אינטרנט. הבית חוזר למסך ברירת המחדל, התמונה המקורית.</li>
	<li>השתמש בלחצן זום כדי לגלול ולהגדיל את התצוגה. כדי להפעיל גלילה רציפה ושינוי גודל תצוגה, לחץ על לחצן זום ולאחר מכן הזז את העכבר למיקום הרצוי בתמונה.<ol>
<li>כדי לגלול את האיור, לחץ והחזק את לחצן העכבר השמאלי תוך כדי גרירתו למיקום חדש. שחרר את לחצן העכבר והנקודה שנבחרה בתמונה תופיע במיקום החדש. בעת גלילה רציפה, החזק את מקשי x או y ל לדחיית התנועה לצירים x או y , בהתאמה.</li>
		<li>כדי להגדיל את התצוגה, החזק את לחצן העכבר הימני לחוץ וגרור אותו למיקום חדש. זוז ימינה כדי להגדיל את ציר ה-x ולנוע שמאלה כדי להקטין את התצוגה בציר ה-x. עשה את אותו הדבר עבור ציר ה- y ותנועות למעלה/למטה. בעת שינוי גודל תצוגה, שים לב שהנקודה מתחת לעכבר נשארת נייחת, ומאפשרת הגדלה או הקטנה של נקודה זו. השתמש במקשי הצירוף x, y או CONTROL כדי להגביל את גודל התצוגה לשימור יחס x, y או רוחב-גובה, בהתאמה.</li>
	</ol>
</li>
	<li>כדי להפעיל את מצב מרחק מלבן למלבן, לחצו על הלחצן 'התקרבות למלבן '. מקם את הסמן מעל התמונה ולחץ על לחצן העכבר השמאלי. גרור את העכבר למיקום חדש בעת החזקת הלחצן כדי להגדיר אזור מלבני. הערה: מגבלות תצוגת הצירים יוגדלו לאזור המוגדר בעת לחיצה על לחצן העכבר השמאלי. מגבלות תצוגת הצירים יוגדלו בעת לחיצה על לחצן העכבר הימני, תוך מיקום הצירים המקוריים באזור המוגדר.</li>
	<li>השתמש בכלי תצורת תת-עלילה כדי לקבוע את תצורת המראה של עלילת המשנה. הערה: ניתן למתוח או לדחוס את הצד השמאלי, הימני, העליון והתחתון של לוח המשנה, כמו גם את הרווח בין שורות ועמודות.</li>
	<li>כדי לפתוח תיבת דו-שיח לשמירת קבצים, לחץ על לחצן שמור ושמור את הקובץ בתבניות הבאות: .png, .ps, .eps, .svg או .pdf.</li>
</ol>

<ol><li>Ferrante, M., Migliore, M., Ascoli, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+impact+of+dendritic+branch-point+morphology%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Functional impact of dendritic branch-point morphology.</a> Journal of Neuroscience. 33 (5), 2156-2165 (2013).</li>
<li>Spruston, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pyramidal+neurons%3A+dendritic+structure+and+synaptic+integration%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Reviews+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Pyramidal neurons: dendritic structure and synaptic integration.</a> Nature Reviews Neuroscience. 9 (3), 206-221 (2008).</li>
<li>Chklovskii, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Synaptic+Connectivity+and+Neuronal+Morphology%3A+Two+Sides+of+the+Same+Coin%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">Synaptic Connectivity and Neuronal Morphology: Two Sides of the Same Coin.</a> Neuron. 43 (5), 609-617 (2004).</li>
<li>Chapleau, C., Larimore, J., Theibert, A., Pozzo-Miller, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Modulation+of+dendritic+spine+development+and+plasticity+by+BDNF+and+vesicular+trafficking%3A+fundamental+roles+in+neurodevelopmental+disorders+associated+with+mental+retardation+and+autism%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurodevelopmental+Disorders%22%5BJournal%5D)">Modulation of dendritic spine development and plasticity by BDNF and vesicular trafficking: fundamental roles in neurodevelopmental disorders associated with mental retardation and autism.</a> Journal of Neurodevelopmental Disorders. 1 (3), 185-196 (2009).</li>
<li>Irwin, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dendritic+Spine+Structural+Anomalies+in+Fragile-X+Mental+Retardation+Syndrome%5BTitle%5D)+AND+%22Cerebral+Cortex%22%5BJournal%5D)">Dendritic Spine Structural Anomalies in Fragile-X Mental Retardation Syndrome.</a> Cerebral Cortex. 10 (10), 1038-1044 (2000).</li>
<li>Kaufmann, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dendritic+anomalies+in+disorders+associated+with+mental+retardation%5BTitle%5D)+AND+%22Cerebral+Cortex%22%5BJournal%5D)">Dendritic anomalies in disorders associated with mental retardation.</a> Cerebral Cortex. 10 (10), 981-991 (2000).</li>
<li>Pinchas, M., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dendritic+branch+intersections+are+structurally+regulated+targets+for+efficient+axonal+wiring+and+synaptic+clustering%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Dendritic branch intersections are structurally regulated targets for efficient axonal wiring and synaptic clustering.</a> PLoS ONE. 8 (12), 82083(2013).</li>
<li>Cove, J., Blinder, P., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Contacts+among+non-sister+dendritic+branches+at+bifurcations+shape+neighboring+dendritic+branches+and+pattern+their+synaptic+inputs%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Contacts among non-sister dendritic branches at bifurcations shape neighboring dendritic branches and pattern their synaptic inputs.</a> Brain Research. 1251, 30-41 (2009).</li>
<li>Blinder, P., Cove, J., Foox, M., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Convergence+among+non-sister+dendritic+branches%3A+An+activity-controlled+mean+to+strengthen+network+connectivity%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Convergence among non-sister dendritic branches: An activity-controlled mean to strengthen network connectivity.</a> PLoS ONE. 3 (11), 3782(2008).</li>
<li>Glaser, J., Glaser, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neuron+imaging+with+neurolucida+-+PC-based+system+for+image+combining+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Computerized+Medical+Imaging+and+Graphics%22%5BJournal%5D)">Neuron imaging with neurolucida - PC-based system for image combining microscopy.</a> Computerized Medical Imaging and Graphics. 14 (5), 307-317 (1990).</li>
<li>Scorcioni, R., Polavaram, S., Ascoli, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((L-Measure%3A+a+web-accessible+tool+for+the+analysis%2C+comparison+and+search+of+digital+reconstructions+of+neuronal+morphologies%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Protocols%22%5BJournal%5D)">L-Measure: a web-accessible tool for the analysis, comparison and search of digital reconstructions of neuronal morphologies.</a> Nature Protocols. 3 (5), 866-876 (2008).</li>
<li>Torben-Nielsen, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+efficient+and+extendable+python+library+to+analyze+neuronal+morphologies%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroinformatics%22%5BJournal%5D)">An efficient and extendable python library to analyze neuronal morphologies.</a> Neuroinformatics. 12 (4), 619-622 (2014).</li>
<li>Parekh, R., Ascoli, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neuronal+morphology+goes+digital%3A+A+research+hub+for+cellular+and+system+neuroscience%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">Neuronal morphology goes digital: A research hub for cellular and system neuroscience.</a> Neuron. 78 (1), 206(2013).</li>
<li>heng, J., Zhou, X., Sabatini, B. L., Wong, S. T. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((NeuronIQ%3A+A+novel+computational+approach+for+automatic+dendrite+SPINES+detection+and+analysis%5BTitle%5D)+AND+%222007+IEEE%2FNIH+Life+Science+Systems+and+Applications+Workshop%22%5BJournal%5D)">NeuronIQ: A novel computational approach for automatic dendrite SPINES detection and analysis.</a> 2007 IEEE/NIH Life Science Systems and Applications Workshop. , 168-171 (2007).</li>
<li>Image processing and analysis in Java. NIH. ImageJ. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://imagej.nih.gov/ij">https://imagej.nih.gov/ij</a> (2021).</li>
<li>Peretz, H., Talpalar, A. E., Vago, R., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Superior+survival+and+durability+of+neurons+and+astrocytes+on+3-dimensional+aragonite+biomatrices%5BTitle%5D)+AND+%22Tissue+Engineering%22%5BJournal%5D)">Superior survival and durability of neurons and astrocytes on 3-dimensional aragonite biomatrices.</a> Tissue Engineering. 13, 461-472 (2007).</li>
<li>Morad, T. I., Hendler, R. M., Weiss, O. E., Canji, E. A., Merfeld, I., Dubinsky, Z., Minnes, R., Francis, Y. I., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gliosis+of+astrocytes+cultivated+on+coral+skeleton+is+regulated+by+the+matrix+surface+topography%5BTitle%5D)+AND+%22Biomedical+Materials%22%5BJournal%5D)">Gliosis of astrocytes cultivated on coral skeleton is regulated by the matrix surface topography.</a> Biomedical Materials. 14 (4), 045005(2019).</li>
</ol>

המחברים מצהירים כי אין להם אינטרסים כלכליים מתחרים.

אסטרטגיות יעילות לחילוץ מידע מורפולוגי מתמונות 2D נדרשות בדחיפות כדי לעמוד בקצב של נתוני הדמיה ביולוגיים. למרות שניתן להפיק נתוני הדמיה בשעות, ניתוח מעמיק של התמונות אורך זמן רב. כתוצאה מכך, עיבוד תמונה הפך בבירור למכשול מרכזי בתחומים רבים. זאת, בין היתר, בשל המורכבות הגבוהה של הנתונים, במיוחד כאשר מתמודדים עם דגימות ביולוגיות. יתר על כן, כמו משתמשים רבים חסרים מיומנויות תכנות ועיבוד תמונה מיוחדות, כלים אוטומטיים המאפשרים עיבוד תמונה להיעשות בצורה קלה וידידותית למשתמש נדרשים. לכן SOA צפוי להיות שימושי. התוצאות הייצוגיות ...

מורפוגנזה דנדריטית היא נושא מרכזי במדעי המוח, שכן המבנה של העץ הדנדריטי משפיע על המאפיינים החישוביים של שילוב סינפטי בנוירונים1,2,3. יתר על כן, חריגות מורפולוגיות ושינויים בענפים דנדריטיים מעורבים בהפרעות ניווניות נוירו-התפתחותיות4,5,6. בתרבויות עצביות שבהן ניתן לדמיין בקלות רבה יותר את ההשלכות הדנדריטיות, האינטראקציות בין ענפים דנדריטיים שאינם אחות מווסתים את האתרים ואת היקף ההתקבצות הסינפטית לאורך הענפים, התנהגות שעשויה להשפיע על שיתוף פעולה סינפטי ופלסטיות7,8,9. לכן, אפיון הפרמטרים המורפולוגיים של העץ דנדריטי באמצעות תרביות עצביות דו מימדיות (2D) הוא יתרון להבנת מורפוגנזה דנדריטית ופונקציונליות של יחיד ורשתות של נוירונים. עם זאת, זוהי משימה מאתגרת מכיוון שענפים דנדריטיים יוצרים רשת מורכבת אפילו בתרבויות נוירונים "פשוטים" ודו-חמצניים.
מספר כלים פותחו כדי לעקוב ולנתח באופן אוטומטי מבנים דנדריטיים10,11,12,13. עם זאת, רוב הכלים האלה מיועדים לרשתות נוירונים תלת-ממדיות והם באופן טבעי מורכבים מדי לשימוש עם רשתות 2D. לעומת זאת, כלי ניתוח מורפולוגיים פחות מתקדמים כרוכים בדרך כלל ברכיב משמעותי של עבודת כפיים בסיוע מחשב, שהיא גוזלת זמן רב ורגיש להטיית מפעיל14. כלים חצי אוטומטיים קיימים, כגון 'ImageJ'15 (חבילת עיבוד תמונה בקוד פתוח של NIH עם אוסף עצום של כלי ניתוח תמונה ביולוגית שפותחו על ידי הקהילה), מפחיתים במידה רבה את עבודת היד הידנית של המשתמשים. עם זאת, עדיין יש צורך בהתערבויות ידניות מסוימות במהלך עיבוד התמונה, ואיכות הפילוח יכולה להיות פחות רצויה.
מאמר זה מציג את SOA, כלי אוטומטי פשוט המאפשר פילוח ישיר וניתוח כיוון של ענפים דנדריטיים בתוך רשתות נוירונים 2D. SOA יכול לזהות אובייקטים שונים דמויי קו בתמונות 2D ולאפיין את המאפיינים המורפולוגיים שלהם. כאן, השתמשנו ב- SOA לפיזור סניפים דנדריטיים בתמונות פלואורסצנטיות 2D של רשתות דנדריטיות בתרבות. התוכנה מזהה את הענפים הדנדריטיים ומבצעת בהצלחה מדידות של פרמטרים מורפולוגיים כגון מקביליות והפצה מרחבית. ניתן להתאים את SOA בקלות לניתוח תהליכים תאיים מסוגי תאים אחרים ולחקר רשתות לא ביולוגיות.

<table><tbody><tr><td>מטפלוטליב</td><td>&nbsp; 2002 - 2012 ג'ון האנטר, דארן דייל, אריק פיירינג, מייקל דרוטבום וצוות הפיתוח של Matplotlib; 2012 - 2021 צוות הפיתוח של Matplotlib.</td><td>3.4.2</td><td>ספריית שרטוט דו-ממדית של פייתון</td></tr><tr><td>matplotlib-scalebar</td><td>פיליפ פינארד</td><td>0.7.2</td><td>אמן עבור matplotlib להצגת סרגל קנה מידה</td></tr><tr><td>NumPy</td><td>קהילת NumPy.</td><td>1.20.3</td><td>חבילה בסיסית לספריית מחשוב מדעית</td></tr><tr><td>OpenCV</td><td>צוות OpenCV</td><td>4.5.2.54</td><td>ספריית ראייה ממוחשבת בקוד פתוח</td></tr><tr><td>PyCharm</td><td>JetBrains</td><td>2020.3.1 (מהדורת קהילה) גרסת</td><td>Build #PC-203.6682.86, נבנתה ב-18 בדצמבר 2020. גרסת זמן ריצה: 11.0.9.1+11-b1145.37 amd64. VM: OpenJDK 64-Bit Server VM של JetBrains s.r.o. Windows 10 10.0. זיכרון: 978M, ליבות: 4</td></tr><tr><td>PyQt5</td><td>Riverbank Computing</td><td>5.15.4</td><td>לנהל את ממשק המשתמש הגרפי</td></tr><tr><td>python</td><td>Python Software Foundation License</td><td>3.9 גרסה</td><td></td></tr><tr><td>Qt Designer</td><td>The QT Company Ltd.</td><td>5.11.1 גרסת</td><td></td></tr><tr><td>scipy</td><td>פרויקט ספריית הקהילה</td><td>1.6.3</td><td>מערכת אקולוגית מבוססת פייתון של תוכנת קוד פתוח למתמטיקה, מדע והנדסה</td></tr><tr><td></td><td>Seaborn Michael Waskom.</td><td>0.11.1</td><td>ספריית ויזואליזציה של נתונים סטטיסטיים של פייתון.</td></tr><tr><td>Windows 10</td><td>Microsoft</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Xlsxwriter</td><td>John McNamara</td><td>1.4.3</td><td>מודול Python ליצירת קבצי Excel XLSX</td></tr></tbody></table>

זיהוי אוטומטי של ענפים דנדריטיים והתמצאותם

Automatic Identification of Dendritic Branches and their Orientation

המבנה של עצים דנדריטיים עצביים ממלא תפקיד מרכזי בשילוב של תשומות סינפטיות בנוירונים. לכן, אפיון המורפולוגיה של דנדריטים חיוני להבנה טובה יותר של תפקוד עצבי. עם זאת, המורכבות של עצים דנדריטיים, הן כאשר מבודדים ובמיוחד כאשר ממוקם בתוך רשתות עצביות, לא הובן לחלוטין. פיתחנו כלי חישובי חדש, SOA (פילוח וניתוח אוריינטציה), המאפשר מדידה אוטומטית של הכיוון של ענפים דנדריטיים מתמונות פלואורסצנטיות של תרביות עצביות דו-ממדיות. SOA, שנכתב בפייתון, משתמש בפילוח כדי להבחין בין ענפים דנדריטיים מרקע התמונה וצובר מסד נתונים בכיוון המרחבי של כל ענף. לאחר מכן משמש מסד הנתונים לחישוב פרמטרים מורפולוגיים כגון התפלגות כיוונית של ענפים דנדריטיים ברשת ושכיחות צמיחת הענף הדנדריטי המקביל. הנתונים המתקבלים יכולים לשמש כדי לזהות שינויים מבניים בדנדריטים בתגובה לפעילות עצבית ולגירויים ביולוגיים ופרמקולוגיים.

ניתוח מייצג בוצע על תמונות של רשתות דנדריטיות בתרבות. תאים חולצו כמתואר על ידי Baranes ואח '. 16,17. בקצרה, תאי ההיפוקמפוס חולצו ממוחות של חולדות לאחר הולדות וטופחו על כיסויי זכוכית דו-פעמיים במשך שבוע-שבועיים. התרבויות תוקנו והוכתמו אז באמצעות אימונופלואורסצנטיות עקיפה באמצעות נוגדן נגד סמן החלבון הדנדריטי, חלבון הקשור למיקרוטובול 2 (MAP2). תמונות של רשתות דנדריטיות נאספו באמצעות מיקרוסקופ פלואורסצנטי, ו -10 תמונות עובדו באמצעות SOA.
<p class="jove_...

מוצג הוא כלי חישובי המאפשר מדידה אוטומטית פשוטה וישירה של כיוונים של ענפים דנדריטיים עצביים מתמונות פלואורסצנטיות 2D.

The structure of neuronal dendritic trees plays a key role in the integration of synaptic inputs in neurons. Therefore, characterization of the morphology ...

SOA הוא כלי אוטומטי בעל ממשק ידידותי למשתמש, לזיהוי, פילוח, ומיצוי של מידע מורפולוגי חשוב מתמונות של רשתות קו 2D מורכבות. תהליך העבודה הוא פשוט ואינטואיטיבי והנתונים מתקבלים באופן מיידי וקל. יתר על כן, מכיוון ש- SOA ניתן להתאמה וגמיש, ניתן להרחיב את יכולת הניתוח שלו עבור יישומים אחרים.SOA יכול לשמש לניתוח של סוגים אחרים של רשתות 2D, כגון רשתות של תאים שאינם עצביים, מבנים מורכבים שנוצרו על ידי cytoskeleton, ורשתות לא ביולוגיות, כמו צינורות. פתח את דף האינטרנט, מצא את SOA. תסגור את התיקיה, והורד את קובץ ה- zip על-ידי לחיצה כפולה.בטל את הניצוי של התיקיה על-ידי לחיצה באמצעות לחצן העכבר הימני ובחירה של קבצי חילוץ. שים לב לנתיב החילוץ בחלון האפשרויות שנפתח בתיבת הטקסט של כתובת היעד המציגה את הנתיב עבור הקבצים שחולצו. לאחר מכן, פתח את קובץ SOA שחולץ ולחץ פעמיים על .EXE SOA.המתן לפתיחת חלון שחור ולאחר מכן יופיע היישום. בשורת התפריטים של מציג SOA, בחר קובץ ולאחר מכן בחר תמונה מקבצי המחשב ולחץ עליה. לחץ על פתח, התבונן בנתיב הקובץ ולאחר מכן לחץ על הבא.למיטוב פילוח בקצוות, התאם את הסף לתצוגה על-ידי בחירת סף והזנת מספר. בשורות מיזוג, התאם את המרחק המינימלי למיזוג עבור התצוגה על-ידי בחירת מרחק הדקות למיזוג והזנת מספר, ואת הזווית המינימלית למיזוג עבור התצוגה על-ידי בחירת זווית הכרה למיזוג והזנת מספר. לאחר מכן, לחץ על צור תמונת פילוח תצוגה מקדימה ושנה את הפרמטרים כדי להשיג זיהוי מרבי של מקטעים.אם יש צורך לשנות מאפיינים, לחץ על לחצן חלון הסגירה והתחשב מחדש את הסף במרחק ובזווית המינימליים למיזוג. ליצירת קבצי הפלט, לחצו על 'בסדר' כדי להציג באופן חזותי את תמונות הפילוח בגרפים המנתחים. בחלון שמופיע, בחר מיקום שבו יישמר קובץ xlsx.הוסף שם קובץ ולאחר מכן בחר שמור והמתן לקובץ xlsx עם נתונים שייווצר וישמור. כדי לנווט הלוך ושוב בין תצוגות שהוגדרו קודם לכן, השתמש בלחצנים קדימה ואחורה. הפעל גלילה רציפה ושינוי גודל תצוגה על-ידי לחיצה על לחצן זום ולאחר מכן הזז את העכבר למיקום הרצוי.לאחר מכן, פתור את האיור על-ידי לחיצה והחזקה של לחצן העכבר השמאלי תוך כדי גרירתו למיקום חדש. שחרר את לחצן העכבר והנקודה שנבחרה בתמונה תופיע במיקום החדש. החזק את מקשי X או Y ל לדחיית תנועת הצירים.כדי להגדיל את התצוגה, החזק את לחצן העכבר הימני לחוץ וגרור אותו למיקום חדש. זוז ימינה כדי להגדיל את ציר ה-x ולנוע שמאלה כדי להקטין את התצוגה בציר ה-x. עשה את אותו הדבר עבור ציר ה- y בתנועות למעלה ולמטה.בעת התקרבות, שים לב שהנקודה מתחת לעכבר נשארת נייחת, מה שמאפשר הגדלה או הקטנה של נקודה זו. השתמש במקשי הצירוף, X, Y או Control, כדי להגביל את גודל התצוגה ליחס X, Y או רוחב-גובה בהתאמה. כדי להפעיל את גודל התצוגה למצב מלבן, לחץ על לחצן מרחק מתצוגה למלבן.מקם את הסמן מעל התמונה ולחץ על לחצן העכבר השמאלי. גרור את העכבר למיקום חדש בעת החזקת הלחצן כדי להגדיר אזור מלבני. השתמש בכלי קביעת התצורה של עלילת המשנה כדי לקבוע את תצורת המראה של עלילת המשנה.כדי לפתוח תיבת דו-שיח לשמירת קובץ, לחץ על לחצן השמירה ושמור את הקובץ בתבניות המתאימות. זרימת עבודה טיפוסית של SOA מוחלת על תמונה 2D מייצגת של רשת דנדריטית המסומנת בנוגדן אנטי-MAP2 פלואורסצנטי. ה- GUI של SOA מאפשר השוואה של התמונה המקורית לתמונה המפולחת ומספק ניטור בזמן אמת של ההשפעה של כל שינוי בהגדרות הפילוח.הענפים הדנדריטיים מסווגים כמקבילים ולא מקבילים. לאחר השלמת הניתוח, מספר הענפים המקבילים בטווח הנבדק מופק ומתוות בגרף תדרים. כדי להבין אם היקף הצמיחה המקבילה בין הענפים הדנדריטיים הוא אקראי או מכוון, התוצאות של גרף זה משווות לאלה המופקות מסימולציה של צמיחה אקראית של קווים באותו מספר כמו אלה של הענפים הדנדריטיים בתרבויות.לאחר מכן, ה- SOA מודד את המרחקים בין הענפים המקבילים, כמו גם את אורכי הענפים ההקבלתיים והלא מקבילים ואורכיהם הממוצעים. כדי לקבוע אם קיימים כיווני צמיחה מועדפים, SOA מציג היסטוגרמה של התפלגות זוויות הצמיחה של הענפים הדנדריטיים, ומאפשר זיהוי מהיר של כיווני צמיחה מועדפים וענפים דנדריטיים ספציפיים בכל קבוצה. פלט SOA יכול לשמש כמסד נתונים עבור כלי המבצע ניתוחים מעמיקים ומורכבים יותר.

automatic-identification-of-dendritic-branches-and-their-orientation

Research

JoVE Journal

Neuroscience

מדעי המוח

מקור: } Pekarek, B. T., et. al., הדמיה וכימות של דנדריטים עצביים שלמים באמצעות ניקוי רקמות CLARITY. J. Vis. Exp. (2021)} בסרטון זה, אנו מדגימים את ההכנה, ההדמיה והניתוח של מוח עכבר מנוקה כדי לבחון סוכות דנדריטיות, מורפולוגיה של עמוד השדרה והתפלגות עצבית באמצעות מיקרוסקופיה קונפוקלית וטכניקות שחזור תלת מימד.

הדמיית מיקרוסקופיה קונפוקלית של סוכות דנדריטיות שלמות ומורפולוגיה של עמוד השדרה במוח עכבר נקי

מקור: Ting, C., et al., ניתוח מורפולוגיה דנדריטית בעמודות ושכבות. J. Vis. Exp. (2017)סרטון זה מדגים את ההליך של הכנת מוח דרוזופילה, לכידת ערימות תמונות אופקיות וקדמיות של דנדריטים מדולה עם תווית GFP תחת מיקרוסקופ קונפוקלי, ויצירת שחזור תלת מימדי לניתוח המורפולוגיה שלהם על פני שכבות ועמודות.

ניתוח מורפולוגיה דנדריטית על פני שכבות ועמודים של מדולה דרוזופילה

מקור: Gouder, et. al. כימות תלת מימדי של קוצים דנדריטיים מנוירונים פירמידליים שמקורם בתאי גזע פלוריפוטנטיים המושרים על ידי בני אדם. J. Vis. Exp. (2015).סרטון זה מדגים את ההדמיה והניתוח של קוצים דנדריטיים בתאי עצב פירמידליים עם תווית חיסונית באמצעות מיקרוסקופיה קונפוקלית. רעשי הרקע מצטמצמים, והדנדריטים עוקבים על ידי הערכת קוטרם ואורכם. פילוח עמוד שדרה אוטומטי כולל קביעת פרמטרים למידות דנדריט ועמוד שדרה וסיווג עמודי שדרה. מודל תלת מימד נוצר ומיוצא לניתוח.

כימות קוצים דנדריטיים באמצעות הדמיה מיקרוסקופית קונפוקלית

אנו מתארים שתי שיטות להדמיה וכימות של ארבוריזציה דנדריטית בהיפוקמפוס של מודלים של עכברים: הדמיה בזמן אמת ועומק שדה מורחב. בעוד שהשיטה הראשונה מאפשרת מעקב טופוגרפי מתוחכם וכימות של היקף ההסתעפות, השנייה מאפשרת הדמיה מהירה של העץ הדנדריטי.

הערכה של דנדריטים arborization ברכס המשונן של האזור בהיפוקמפוס של עכברים

קוצים הדנדריטים של נוירונים פירמידה הם האתרים של רוב סינפסות המעוררות בקליפת המוח של יונקים. שיטה זו מתארת ​​ניתוח כמו 3D של מורפולוגיות עמוד השדרה בנוירונים glutamatergic הפירמידה אנושיים בקליפת המוח שמקורם בתאי גזע pluripotent מושרה.

כימות תלת ממדיות של קוצים הדנדריטים מפירמידת נוירונים שמקורם בתאי גזע האנושי המושרה pluripotent

כאן, אנו מראים כיצד לנתח ניתוב הדנדריטים של נוירונים לשד תסיסנית בעמודות ושכבות. זרימת העבודה כוללת טכניקת דימות כפול במטרה לשפר את איכות התמונה ואת בכלים חישוביים לאיתור, רישום סוכות דנדריטים למערך טור התייחסות לניתוח מבנים הדנדריטים בחלל 3D.

ניתוח מורפולוגיה דנדריטים ב עמודות שכבות

פרוטוקול זה מתמקד ניתוח כמותי של מורכבות עצביים arborization דנדריטים (NDAC) דרוזופילה, אשר יכול לשמש עבור מחקרים של מורפוגנזה דנדריטים.

ניתוח כמותי של Arborization דנדריטים עצביים מורכבות בדרוזופילה

כאן, אנו מתארים את השיטה שאנו מועסקים התמונה המרצפת הדנדריטי מאוד בהכנה חיה של המוח הזחל Drosophila ילה , ואת הפרוטוקול שפיתחנו לכמת זמן קפיצה 3d מערכות הדמיה עבור הערכות כמותית של דנדט דינמיקה בפיתוח נוירונים.

זמן פקיעה הדמיה חיה הקוונפיקציה של הענף הדנדריטים המהירה בפיתוח של דרוזופילה נוירונים

אנו מציגים פרוטוקול כדי לתייג ולנתח נוירונים באמצע, אשר קריטי להערכת שינויים מורפולוגיים פוטנציאליים בנוירונים ובקוצים הדנדריטים שעלולים להיות מומים נוירוכימיקלים והתנהגותיים.

בליסטי לתיוג של הנוירונים בתוך המוח בפרוסות ובתרבות התא הראשוני

מורפולוגיה דנדריטית עצבית לעתים קרובות עומדת בבסיס התפקוד. ואכן, תהליכי מחלה רבים המשפיעים על התפתחות הנוירונים באים לידי ביטוי עם פנוטיפ מורפולוגי. פרוטוקול זה מתאר שיטה פשוטה ורבת עוצמה לניתוח ארבורים דנדריטיים שלמים ואת קוציהם הקשורים.

הדמיה וכימות של דנדריטים עצביים שלמים באמצעות ניקוי רקמות CLARITY

קוצים דנדריטיים הם תאים פוסט-סינפטיים של רוב הסינפסות המעוררות. שינויים במורפולוגיה של עמוד השדרה הדנדריטי מתרחשים במהלך התפתחות עצבית, הזדקנות, למידה והפרעות נוירולוגיות ופסיכיאטריות רבות, המדגישים את החשיבות של ניתוח עמוד שדרה דנדריטי אמין. פרוטוקול זה מתאר כימות מדויק ושחזור של מורפולוגיה של עמוד השדרה הדנדריטי באמצעות תוכנה אוטומטית לשחזור נוירונים תלת-ממדיים.

כימות עמוד השדרה הדנדריטי באמצעות תוכנה אוטומטית לשחזור נוירונים תלת מימדיים

למדו כיצד להשתמש בכלי SOA לניתוח אוטומטי של תמונות פלואורסצנטיות דו-ממדיות של רשתות דנדריטיות. השיטה מאפשרת חילוץ נתונים מורפולוגיים מהיר וסיווג דפוסי צמיחה מקבילים ולא מקבילים במחקר נוירולוגי.

זיהוי אוטומטי של ענפים דנדריטיים והתמצאותם

גלה סרטונים נוספים