Presentato è uno strumento computazionale che consente la misurazione automatica semplice e diretta degli orientamenti dei rami dendritici neuronali da immagini di fluorescenza 2D.
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Articolo metodologico
Identificazione automatica dei rami dendritici e loro orientamento
In questo articolo
Sommario
Abstract
La struttura degli alberi dendritici neuronali svolge un ruolo chiave nell'integrazione degli input sinaptici nei neuroni. Pertanto, la caratterizzazione della morfologia dei dendriti è essenziale per una migliore comprensione della funzione neuronale. Tuttavia, la complessità degli alberi dendritici, sia quando isolati che soprattutto quando si trovano all'interno di reti neuronali, non è stata completamente compresa. Abbiamo sviluppato un nuovo strumento computazionale, SOA (Segmentation and Orientation Analysis), che consente la misurazione automatica dell'orientamento dei rami dendritici da immagini a fluorescenza di colture neuronali 2D. SOA, scritto in Python, utilizza la segmentazione per distinguere i rami dendritici dallo sfondo dell'immagine e accumula un database sulla direzione spaziale di ciascun ramo. Il database viene quindi utilizzato per calcolare parametri morfologici come la distribuzione direzionale dei rami dendritici in una rete e la prevalenza della crescita parallela dei rami dendritici. I dati ottenuti possono essere utilizzati per rilevare cambiamenti strutturali nei dendriti in risposta all'attività neuronale e agli stimoli biologici e farmacologici.
Introduzione
La morfogenesi dendritica è un argomento centrale nelle neuroscienze, poiché la struttura dell'albero dendritico influenza le proprietà computazionali dell'integrazione sinaptica nei neuroni1,2,3. Inoltre, anomalie morfologiche e modificazioni nei rami dendritici sono implicate in disturbi degenerativi e dello sviluppo neurologico4,5,6. Nelle colture neuronali in cui la ramificazione dendritica può essere visualizzata più facilmente, le interazioni tra rami dendritici non fratelli re....
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Protocollo
NOTA: Il Ministero della Salute israeliano ha approvato l'uso di topi secondo il protocollo IL-218-01-21 per l'uso etico di animali da esperimento. SOA è compatibile solo con Windows 10 e Python 3.9. È disponibile come codice open source: https://github.com/inbar2748/DendriteProject. A questo link, c'è anche un README. DM che contiene le istruzioni per il download del software, un collegamento al sito Web del software e un file dei requisiti contenente informazioni sulle versioni richieste di tutti i pacchetti. Ulteriori esempi di analisi eseguite utilizzando il software sono stati forniti anche lì.
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Risultati
Un'analisi rappresentativa è stata eseguita su immagini di reti dendritiche in coltura. Le cellule sono state estratte come descritto da Baranes et al. 16,17. In breve, le cellule dell'ippocampo sono state estratte dal cervello dei ratti postnatali e coltivate su coperture di vetro 2D per 1-2 settimane. Le colture sono state poi fissate e colorate attraverso immunofluorescenza indiretta utilizzando un anticorpo contro il marcatore proteico dendritico, la.......
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Discussione
Sono urgentemente necessarie strategie efficaci per estrarre informazioni morfologiche da immagini 2D per tenere il passo con i dati di imaging biologico. Sebbene i dati di imaging possano essere generati in poche ore, l'analisi approfondita delle immagini richiede molto tempo. Di conseguenza, l'elaborazione delle immagini è chiaramente diventata un grosso ostacolo in molti campi. Ciò è dovuto in parte all'elevata complessità dei dati, soprattutto quando si tratta di campioni biologici. Inoltre, poiché molti utenti non d.......
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Dichiarazioni
Gli autori dichiarano di non avere interessi finanziari concorrenti.
Ringraziamenti
Gli autori desiderano ringraziare il Dr. Orly Weiss per la preparazione delle immagini della cultura.
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Materiali
| Nome | Azienda | Numero di catalogo | Commenti |
|---|---|---|---|
| Matplotlib | 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom e il team di sviluppo di Matplotlib; 2012 - 2021 Il team di sviluppo di Matplotlib. | 3.4.2 | una libreria di tracciato Python 2D |
| matplotlib-scalebar | Philippe Pinard | 0.7.2 | artista per matplotlib per visualizzare una barra di scala |
| NumPy | La comunità NumPy. | 1.20.3 | pacchetto fondamentale per la libreria di calcolo scientifico |
| OpenCV OpenCV | team | 4.5.2.54 | Libreria di visione artificiale open source |
| PyCharm | JetBrains | 2020.3.1 (Community Edition) versione | Build #PC-203.6682.86, costruita il 18 dicembre 2020. Versione runtime: 11.0.9.1+11-b1145.37 amd64. VM: VM server OpenJDK a 64 bit di JetBrains s.r.o. finestre 10 10.0. Memoria: 978M, Core: 4 |
| PyQt5 | Riverbank Computing | 5.15.4 | gestire la GUI |
| python | Python Software Foundation License | 3.9 versione | |
| Qt Designer | The QT Company Ltd. | 5.11.1 versione | |
| scipy | Progetto libreria comunitaria | 1.6.3 | Ecosistema basato su Python di software open source per la matematica, la scienza e l'ingegneria |
| Seaborn | Michael Waskom. | 0.11.1 | Libreria di visualizzazione dei dati statistici di Python. |
| Windows 10 | Microsoft | ||
| Xlsxwriter | John McNamara | 1.4.3 | Modulo Python per la creazione di file Excel XLSX |
Riferimenti
- Ferrante, M., Migliore, M., Ascoli, G. Functional impact of dendritic branch-point morphology. Journal of Neuroscience. 33 (5), 2156-2165 (2013).
- Spruston, N. Pyramidal neurons: dendritic structure and synaptic integration. Nature Reviews Neuroscience.
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Ristampe e permessi
