RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
it_IT
Menu
Menu
Menu
Menu
A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Research Article
Sabrina Lin1,2,3, Shawn Fonteno1, Shruthi Satish1,3, Bir Bhanu4, Prue Talbot1,2
1UCR Stem Cell Center,University of California, 2Department of Cell Biology and Neuroscience,University of California, 3Cell, Molecular, and Developmental Biology Graduate Program,University of California, 4Center for Research in Intelligent Systems,University of California
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
Video bioinformatica è l'elaborazione automatizzata, l'analisi, la comprensione e il data mining di biologico spazio-temporali di dati estratti da video microscopiche. Lo scopo di questo articolo è di dimostrare un metodo per misurare la crescita delle cellule umane embrionali staminali colonia utilizzando un metodo video di bioinformatica.
Poiché i dati video sono complessi e sono composti da molte immagini, informazioni di data mining da materiale video è difficile da fare senza l'aiuto di software per computer. Video bioinformatica è un approccio quantitativo per l'estrazione di potente spazio-temporale dei dati da immagini video utilizzando il software per computer per eseguire minerario datazione e l'analisi. In questo articolo introduciamo un metodo video di bioinformatica per quantificare la crescita delle cellule staminali embrionali umane (hESC) attraverso l'analisi time-lapse dei video raccolti in un BioStation Nikon CT incubatore dotato di una fotocamera per le immagini video. Nei nostri esperimenti, colonie hESC che erano attaccati alla Matrigel sono stati filmati per 48 ore nel CT BioStation. Per determinare il tasso di crescita di queste colonie, le ricette sono state sviluppate utilizzando CL-Quant software che permette agli utenti di estrarre vari tipi di dati da immagini video. Per valutare con precisione la crescita colonia, tre ricette sono state create. Il primo segmentato l'immagine nella colonia e lo sfondo, la seconda maggiore l'immagine per definire le colonie per tutta la sequenza video con precisione, e il terzo misurato il numero di pixel nella colonia nel tempo. Le tre ricette sono state eseguite in sequenza sui dati video raccolti in una CT BioStation per analizzare il tasso di crescita di colonie hESC individuali oltre 48 ore. Per verificare la veridicità delle CL-Quant ricette, gli stessi dati sono stati analizzati manualmente utilizzando il software Adobe Photoshop. Quando i dati ottenuti utilizzando il CL-Quant ricette e Photoshop sono stati confrontati i risultati erano praticamente identici, indicando il CL-Quant ricette sono state veritiere. Il metodo qui descritto potrebbe essere applicata a tutti i dati video per misurare i tassi di crescita delle hESC o di altre cellule che crescono in colonie. Inoltre, altri video di ricette bioinformatica possono essere sviluppate in futuro per altri processi cellulari quali la migrazione, l'apoptosi e adesione cellulare.
Parte 1: Procedura sperimentale
Dati video contengono un'abbondanza di informazioni. Tuttavia, queste informazioni sono spesso difficili da estrarre e quando è fatto manualmente da esseri umani e può richiedere molte ore di tempo per completare il personale. Analisi manuale da parte dell'uomo è anche soggetto a variazioni d'interpretazione e di errore. Video bioinformatica prevede l'utilizzo di software per estrarre dati specifici da immagini video. Questo metodo di analisi è rapida e può eliminare l'errore che si verifica quando l'analisi viene effettuata manualmente dagli esseri umani. Lo scopo di questo articolo è di dimostrare un metodo per quantificare la crescita delle cellule umane embrionali staminali colonia utilizzando un metodo video di bioinformatica.
In questo lavoro, lasso di tempo le immagini video sono stati raccolti utilizzando una Nikon BioStation unità di incubazione TC, che consente più campi di cellule per essere ripreso nel corso del tempo (Fig. 1). I metodi descritti in questo rapporto sono applicabili ai dati video raccolti da qualsiasi video microscopiche costituito.
Nel nostro disegno sperimentale, abbiamo placcato H9 hESC in lastre di tessuto di 12 e cultura per 48 ore. Durante questo intervallo, le colonie sono stati autorizzati a fissare pienamente e diffusione su Matrigel. Poi, le piastre con colonie hESC allegato sono stati trasferiti al CT BioStation e incubate per altre 48 ore. Mentre nel BioStation, le immagini delle colonie sono stati raccolti a 7 intervalli di un minuto e successivamente sono state utilizzate per creare time-lapse sequenze video. Video per ogni colonia sono stati poi analizzati per quantificare la crescita colonia utilizzando video ricette bioinformatica sviluppata con il CL-Quant software. L'analisi effettuata utilizzando ricette create con la CL-Quant software sono stati controllati per veridicità manualmente utilizzando Adobe Photoshop.
Parte 2: Preparazione delle colonie hESC allegato
Parte 3: Video Bioinformatica
CL-Quant software è stato utilizzato per creare tre "ricette" che se eseguito in sequenza determinerà il numero di pixel o area in micron per ogni colonia nel tempo. Le tre ricette sono costruiti in sequenza e per questa applicazione sono segmentazione, la valorizzazione e la misurazione.
Analizzando colonia crescita hESC con il CL-Quant software / sviluppo ricetta:
Parte 4: Controllo di precisione ricetta utilizzando il software Photoshop
Al fine di validare la ricetta creata con (CL-Quant softwsono), gli stessi dati possono essere analizzati manualmente con Adobe Photoshop. Per questa analisi, ogni fotogramma 10 (ogni 70 punti Tempo min) è stato analizzato per misurare le dimensioni della colonia nell'arco di 48 ore.
Rappresentante Risultati

Figura 1: Film strip di una colonia hESC rappresentare i frame in diversi momenti durante le 48 ore di crescita in un CT BioStation. Cornici sono state prese a 7 minuti.

Figura 2: (A) Immagine di un hESC con una maschera posta sulla colonia dalla ricetta segmentazione. Aree di detriti e lo sfondo sono mascherati anche indicare che una ricetta potenziamento è necessario per migliorare l'accuratezza della valutazione. (B) Immagine della colonia stessa, come indicato in "A" dopo il miglioramento è stato eseguito. La maschera seleziona ora solo la colonia e il rumore è stato eliminato dalla selezione.

Figura 3: Il grafico che mostra aumento delle dimensioni della colonia (in pixel) nell'arco di 48 ore come determinati con CL-Quant software e Photoshop. Questo grafico grafici i dati grezzi e mostra che le colonie partono da diverse dimensioni. Dimostra anche che entrambi i metodi di misura sono in buon accordo.

Figura 4: Il grafico che mostra gli stessi dati come nella figura 3 dopo la normalizzazione di mostrare l'aumento di dimensioni della colonia per cento in più di 48 ore. Questo dimostra che i tassi di crescita sono simili indipendentemente dalla dimensione colonia di partenza e che entrambe le misure di analisi danno risultati simili.

Figura 5: Il grafico che mostra i mezzi per i dati normalizzati in Figura 4. Questo grafico mostra chiaramente un buon accordo tra l'analisi fatta utilizzando video bioinformatica (CL-Quant software) e Photoshop e stabilisce che la ricetta è veritiero. La leggera flessione in area per i dati di Photoshop a telaio 325 è dovuto a diversi video non essere inclusi nell'analisi Photoshop.
Video bioinformatics tools are powerful for rapidly extracting data from video images. Our protocol for quantifying hESC colony growth demonstrates one application of video bioinformatics to a biological problem. This method is quantitative and has the interesting feature of revealing data from individual hESC colonies. Video bioinformatics recipes can be developed to monitor other cellular processes such as proliferation, migration, apoptosis, and cell attachment to the substrate, and cell attachment to adjacent cells. The accuracy of the recipes developed using CL-Quant software was validated using Photoshop and was found to be truthful. Once the appropriate recipes are developed, video data from any source can be analyzed very quickly. The time required to analyze video data using video bioinformatics tools is significantly less than the time needed for analysis performed by hand using Photoshop. Moreover, the analysis done by the computer is less prone to error, as the computer will analyze the data the same way each time, while a human performing an analysis may make errors or slightly different judgments each time an image is analyzed. Although not discussed as part of this protocol, videos can also be examined for morphological changes in the colony. This parameter would be useful in cases where treatment groups are included.
Lo sviluppo di questo metodo è stato reso possibile da un finanziamento della tabacco-correlate California Programma di ricerca sulle malattie, l'Istituto di Medicina Rigenerativa della California, e NSF IGERT concedere su Video Bioinformatica (# 0903667) a UCR ( http://www.cris.ucr .edu / IGERT / index.php ). Sabrina Lin è supportato da una borsa di studio Tesi della Divisione Graduate, Shawn Forteno è supportata da un MARC NIH Fellowship, e Shruthi Satish è supportato da una borsa di studio Graduate Division. Siamo grati ad Anna Trtchounian per il suo aiuto la preparazione delle figure. Ringraziamo anche Sam Alworth e Ned Jastromb per averci insegnato come utilizzare il CL-Quant software.
| mTeSR1 Mezzo di mantenimento delle cellule staminali embrionali umane | Tecnologie delle cellule staminali | 05850 | o qualsiasi terreno adatto per la coltura di hESC. |
| BD Matrigel | BD Biosciences | 356234 | o altro substrato adatto. |
| DMEM/F12 Medium basale | Invitrogen | 11330-032 | |
| Soluzione salina tamponata con fosfato senza Ca2+ e Mg2+ | |||
| Accutasi Medium di distacco cellulare enzimatico | eBioscience | 00-4555-56 | o altro enzima di distacco adatto. |
| Perle di vetro da 3 mm | Fisher Scientific | 11-312A | opzionale. |
| Piastre per colture tissutali a 12 pozzetti | BD Biosciences | 353043 | o qualsiasi altro formato di piastra. |
| Nikon BioStation CT/IM | o altro incubatore/microscopio adatto per la raccolta di dati video. | ||
| software CL-Quant (Nikon) e/o Photoshop (Adobe). |