14 novembre 2010
Abbiamo sviluppato un programma per computer per analizzare la morfologia neuronale. In combinazione con due strumenti source aperta esistente analisi, il nostro programma esegue l'analisi Sholl e determina il numero di neuriti, punti di ramificazione, e suggerimenti dei neuriti. Le analisi vengono eseguite in modo che i cambiamenti nella morfologia locale neurite può essere osservato.
Questo video illustra una procedura per analizzare la morfologia di dendriti e assoni, noti collettivamente come neuriti, mediante un programma semi-automatico al fine di osservare modifiche locali. In primo luogo, il software NeuronJ viene utilizzato per tracciare immagini TIFF a otto bit di neuroni al fine di identificare la posizione dei segmenti dei neuriti. Successivamente, il software NeuronStudio viene impiegato per definire informazioni strutturali sulla connettività tra i neuriti.
Infine, viene eseguito il programma MATLAB bonfire per estrarre dati morfologici dalle cellule, inclusa l'analisi dello shoal, nonché il numero di punti di diramazione dei neuriti e delle estremità dei neuriti. I risultati mostrano cambiamenti locali nella morfologia dei neuriti in base all'esecuzione dell'analisi dello shoal su sottoregioni dell'arborizzazione neuritica. Il vantaggio principale di questa tecnica rispetto ai metodi esistenti, come l'analisi dello shoal manuale, è che il programma è semi-automatico, il che aumenta notevolmente l'efficienza dell'analisi e consente di verificare i dati in modo da poterne controllare l'accuratezza.
La procedura sarà dimostrata da Hirsch AWA, studente universitario che lavora nel laboratorio di Firestein durante l'estate. Per utilizzare il programma Bonfire per analizzare le caratteristiche morfologiche dei neuriti, è necessario ottenere immagini TIFF a 8 bit di singoli neuroni dopo aver scaricato il programma Bonfire. Le impostazioni del programma devono essere regolate in base alla risoluzione delle immagini che si desidera analizzare: nella sezione parametri di Bonfire del programma Bonfire, sostituire il valore attuale della variabile picks conversion con il valore della risoluzione delle proprie immagini.
Per consentire a bonfire di analizzare i dati, i file devono essere organizzati in una struttura specifica, che comprende una cartella principale, una cartella bonfire contenente i file MATLAB M di bonfire, sottocartelle contenenti ciascuna delle diverse condizioni e i file delle immagini cellulari all'interno delle cartelle delle diverse condizioni. Iniziare preparando l'immagine per il tracciamento. Per questo esperimento, verranno tracciati solo i dendriti al fine di analizzare i cambiamenti nella morfologia dendritica. Iniziare preparando l'immagine per il tracciamento.
Aprire l'immagine selezionando il pulsante di apertura sulla barra degli strumenti di Neuron J e selezionare l'immagine che si desidera tracciare. Ridimensionare ora l'immagine selezionando il pulsante di massimizzazione per regolare luminosità e contrasto in modo da visualizzare tutti i neuriti; selezionare l'immagine sulla barra degli strumenti di Neuron J, quindi scegliere regola luminosità e contrasto. Per iniziare il tracciamento, selezionare il pulsante aggiungi tracce sulla barra degli strumenti di Neuron J e tracciare attorno al perimetro del corpo cellulare.
Quindi selezionare il pulsante tracciamento etichetta sulla barra degli strumenti di neuron J e scegliere N uno dal menu a tendina ID tracciamento; selezionare il tipo zero sei nella finestra degli attributi di neuron J e fare clic su OK. Per iniziare il tracciamento dei neuriti, selezionare il pulsante aggiungi tracciamenti sulla barra degli strumenti di neuron J e aggiungere un tracciamento lungo ciascun ramo di neurite di interesse. È preferibile che i segmenti disegnati terminino a ogni punto di biforcazione, con ciascun ramo figlio che inizia da quel punto come nuovo tracciamento.
Selezionare il pulsante Salva tracciati sulla barra degli strumenti di NeuronJ e salvare il tracciato appena creato nella stessa cartella del file immagine originale. Successivamente, esportare i file di tracciamento e i file di identificazione dei tracciati da NeuronJ. Selezionare il pulsante Esporta tracciato sulla barra degli strumenti di NeuronJ. Ora selezionare l'opzione File di testo con tabulazioni separate, file separato per ciascun tracciamento nella finestra di dialogo di esportazione di NeuronJ e fare clic su OK, consentendo a NeuronJ di scegliere i nomi dei file e il percorso di salvataggio.
Selezionare il pulsante "measure tracings" sulla barra degli strumenti di Neuron J, quindi selezionare l'opzione "display tracings measurements" nella finestra delle misurazioni di Neuron J e selezionare "run Select file" nella finestra dei tracciamenti di Neuron J; successivamente scegliere "save as" e salvare il file. Il nome del file deve corrispondere esattamente al nome del file dell'immagine originale, seguito da underscore e da "info", e non deve contenere un'estensione di file a tre lettere. Verificare che il computer non aggiunga automaticamente l'estensione del file XLS.
Se così fosse, l'estensione del file deve essere eliminata manualmente. Innanzitutto, riorganizzare le cartelle utilizzando bonfire load aprendo matlab e facendo clic sul pulsante con i tre punti nell'angolo in alto a destra della finestra dei comandi. Selezionare la cartella bonfire nella propria cartella principale nella finestra di ricerca delle cartelle, digitare bonfire load nella finestra dei comandi e premere invio.
Selezionare la cartella della condizione che si desidera analizzare nella finestra di navigazione delle cartelle e fare clic su OK. Questa operazione riorganizzerà la struttura delle cartelle creando sottocartelle cellulari contenenti tutti i dati per ciascuna singola cellula. Per creare file con nome preceduto da underscore e con estensione swc, digitare bonfire_underscore_NDF_two_s_WC nella finestra dei comandi e premere invio.
Selezionare la stessa cartella di condizione che è stata appena riorganizzata con il caricamento di bonfire nella finestra di navigazione delle cartelle e selezionare Ok. Verrà creato un file WC in ogni cartella cellulare per la condizione scelta. Ogni cartella cellulare conterrà cinque file.
L'immagine TIF originale, il file NDF, le informazioni con underscore, il file identificatore della traccia, un file TXT e un file swc. Prima di utilizzare Neuron Studio, si consiglia di prendere familiarità con le funzionalità e le scorciatoie del programma. È disponibile un eccellente manuale utente online e conoscere le scorciatoie da tastiera consentirà di risparmiare molto tempo.
Per iniziare, aprire il programma Neuron Studio e selezionare File Apri sulla barra degli strumenti di Neuron Studio, quindi individuare l'immagine TIF del neurone che si desidera modificare e aprire. Selezionare Impostazioni di esecuzione e inserire uno in ciascuna delle tre caselle.
Nella finestra della dimensione del voxel, selezionare l'importazione del file s wc. Selezionare il file s WC appropriato corrispondente al file con cui si desidera lavorare. Il file immagine verrà ora sovrapposto all'immagine della traccia.
Il corpo cellulare deve essere ricoperto da un cerchio rosso per collegare i neuriti. Utilizzare lo strumento per i neuriti per unire i nodi in modo che ogni punto di biforcazione, rappresentato da nodi gialli, possa generare soltanto due rami. Tutte le tracce devono essere continue con il soma.
Ora, per esportare i dati da Neuron Studio, selezionare file, salva neuriti e salva con il nome predefinito. Per verificare eventuali errori nei file swc, digitare bonfire trace. Accedere alla finestra dei comandi e premere invio. Selezionare la cartella della condizione contenente i dati appena elaborati nella finestra di navigazione per cartella e selezionare ok se sono presenti errori in una delle immagini della cartella.
Il programma genererà immagini che mostrano dove si trova l'errore per estrarre i dati morfologici dai file dot S WC. Digitare bonfire nella finestra del comando e premere invio. Selezionare la cartella della condizione che si desidera analizzare nella finestra di ricerca della cartella, quindi selezionare ok per ciascuno dei neuroni di interesse.
L'analisi bonfire genererà un grafico della morfologia neuronale insieme agli anelli periferici utilizzati nell'analisi. Inoltre, il comando bonfire produrrà il file MAT che contiene tutte le informazioni morfologiche ottenute dall'analisi. Per visualizzare i grafici preliminari dei dati, digitare bonfire results nella finestra dei comandi di MATLAB, selezionare la cartella della condizione da visualizzare nella finestra di ricerca della cartella e fare clic su Okay.
La finestra di selezione della cartella si chiuderà temporaneamente e si riaprirà, consentendo di selezionare ulteriori condizioni. Una volta selezionate le condizioni, scegliere Annulla per uscire dal processo di selezione. Il risultato di Bonfire restituirà grafici riassuntivi, inclusi i dati delle cartelle di condizione selezionate, per esportare i dati morfologici in formato Excel; esportare in Bonfire di tipo Excel nella finestra dei comandi di MATLAB.
Selezionare la cartella della condizione contenente i dati che si desidera esportare nella finestra di navigazione delle cartelle, quindi confermare. Bonfire Export creerà file Excel con i dati morfologici e li posizionerà nella cartella della condizione selezionata. Ora mostreremo un esempio dei dati generati dal programma Bonfire su un set di dati contenente due condizioni.
Queste sono immagini invertite di esempio per entrambe le condizioni. Da queste immagini si può osservare che la condizione uno contiene più dendriti rispetto alla condizione due. Questo fenomeno può essere osservato anche in una varietà di grafici generati dal programma bonfire.
Poiché il programma bonfire esegue l'analisi su sottoregioni delle dendriti, le dendriti aumentate nella condizione uno possono essere facilmente identificate; tracciando la curva dello shoal dell'intero albero dendritico si osserva che vi sono più dendriti distali rispetto al corpo cellulare nei neuroni della condizione uno. Riportando il numero medio di punti di biforcazione e di punti terminali per cellula si evidenzia che la condizione uno presenta sia un numero maggiore di punti di biforcazione sia un numero maggiore di punti terminali rispetto alla condizione due. Il numero medio di prolungamenti per cellula è mostrato per dendriti primarie, secondarie, terziarie o di ordine superiore. Vi sono più dendriti terziarie e di ordine superiore nella condizione uno; tracciando il numero medio di prolungamenti per cellula per dendriti radice, intermedie e terminali si osserva che la condizione uno possiede più prolungamenti intermedi o terminali rispetto alla condizione due.
Qui vengono mostrate le curve di analisi shoal specifiche per l'identità dei segmenti, in cui i segmenti sono raggruppati come primari, secondari o terziari e oltre. L'aumento dei dendriti terziari si verifica in posizione distale rispetto al corpo cellulare nei neuroni della condizione uno. Vengono mostrate le curve di analisi shoal specifiche per l'identità dei segmenti, in cui i segmenti sono raggruppati come segmenti radice, segmenti intermedi o segmenti terminali.
L'aumento sia delle dendriti intermedie sia di quelle terminali nella condizione uno avviene in posizione distale rispetto al corpo cellulare. Dopo aver visto questo video, dovresti avere una buona comprensione di come eseguire l'analisi del banco utilizzando il programma bonfire al fine di osservare cambiamenti locali nella neuro-morfologia.
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Questo articolo presenta un programma semi-automatico progettato per analizzare la morfologia dei neuriti, inclusi dendriti e assoni. Il programma migliora gli strumenti esistenti eseguendo l'analisi di Sholl e quantificando le caratteristiche dei neuriti, consentendo l'osservazione di cambiamenti morfologici locali.
Una quantificazione accurata della morfologia dei neuriti supporta la validazione degli obiettivi nella ricerca sulle malattie neurodegenerative, consentendo il rilevamento di alterazioni strutturali associate alla patofisiologia. L'analisi automatizzata di Sholl migliora l'affidabilità predittiva nei modelli preclinici riducendo la variabilità e aumentando la capacità di screening morfologico. Questo approccio facilita la riduzione dei rischi meccanicistici collegando i cambiamenti nell'arborizzazione dendritica a esiti funzionali in sistemi pertinenti alla malattia.
Il metodo si integra nei flussi di lavoro della fase iniziale di scoperta come strumento di screening fenotipico per l'integrità dei neuriti, posizionandosi tra i saggi di interazione con il bersaglio e le letture funzionali di elettrofisiologia.