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La polarità cellulare è un fenomeno macroscopico stabilito da un insieme di molecole e strutture spazialmente concentrate che culminano nell'emergere di domini specializzati a livello subcellulare. È associato allo sviluppo di strutture morfologiche asimmetriche che sono alla base di funzioni biologiche chiave come la divisione cellulare, la crescita e la migrazione. Inoltre, l'interruzione della polarità cellulare è stata collegata a disturbi legati ai tessuti come il cancro e la displasia gastrica.
I metodi attuali per valutare le dinamiche spazio-temporali dei reporter fluorescenti in singole cellule polarizzate spesso comportano passaggi manuali per tracciare una linea mediana lungo l'asse maggiore delle cellule, che richiede tempo ed è soggetta a forti distorsioni. Inoltre, sebbene l'analisi raziometrica possa correggere la distribuzione irregolare delle molecole reporter utilizzando due canali di fluorescenza, le tecniche di sottrazione di fondo sono spesso arbitrarie e prive di supporto statistico.
Questo manoscritto introduce una nuova pipeline computazionale per automatizzare e quantificare il comportamento spazio-temporale di singole cellule utilizzando un modello di polarità cellulare: crescita del tubo pollinico/peli radicolari e dinamica degli ioni citosolici. È stato sviluppato un algoritmo in tre fasi per elaborare immagini raziometriche ed estrarre una rappresentazione quantitativa delle dinamiche e della crescita intracellulare. Il primo passo segmenta la cella dallo sfondo, producendo una maschera binaria attraverso una tecnica di soglia nello spazio di intensità dei pixel. Il secondo passaggio traccia un percorso attraverso la linea mediana della cella attraverso un'operazione di scheletratura. Infine, la terza fase fornisce i dati elaborati come timelapse raziometrico e produce un kymografo raziometrico (cioè un profilo spaziale 1D nel tempo). Per confrontare il metodo sono stati utilizzati i dati provenienti da immagini raziometriche acquisite con reporter fluorescenti geneticamente codificati da tubi di polline in crescita. Questa pipeline consente una rappresentazione più rapida, meno distorta e più accurata delle dinamiche spazio-temporali lungo la linea mediana delle cellule polarizzate, facendo così progredire il kit di strumenti quantitativi disponibili per studiare la polarità cellulare. Il codice sorgente di AMEBaS Python è disponibile all'indirizzo: https://github.com/badain/amebas.git