Name: Analisi automatizzata delle immagini a fluorescenza di C. elegans utilizzando SegElegans (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-10-10T14:05:00.000+00:00
Duration: 6 min 27 s
Description: Scopri SegElegans, un sistema di deep learning per la segmentazione automatizzata di C. elegans in immagini a fluorescenza. Riduce il tempo di analisi da 245 a meno di 60 secondi con accuratezza superiore al 93%.

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<ol><li>Kaletta, T., Hengartner, M. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Finding+function+in+novel+targets%3A+C.+elegans+as+a+model+organism%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Drug+Discov%22%5BJournal%5D)">Finding function in novel targets: C. elegans as a model organism.</a> Nat Rev Drug Discov. 5 (5), 387-398 (2006).</li>
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<li>Sinnige, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Kinetic+analysis+reveals+that+independent+nucleation+events+determine+the+progression+of+polyglutamine+aggregation+in+C.+elegans%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+Natl+Acad+Sci+U+S+A%22%5BJournal%5D)">Kinetic analysis reveals that independent nucleation events determine the progression of polyglutamine aggregation in C. elegans.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 118 (11), e2021888118(2021).</li>
<li>Gkikas, I., Daskalaki, I., Kounakis, K., Tavernarakis, N., Lionaki, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MitoSNARE+assembly+and+disassembly+factors+regulate+basal+autophagy+and+aging+in+C.+elegans%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Mol+Sci%22%5BJournal%5D)">MitoSNARE assembly and disassembly factors regulate basal autophagy and aging in C. elegans.</a> Int J Mol Sci. 24 (4), 4230(2023).</li>
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<li>Kamath, R. S., Ahringer, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genome-wide+RNAi+screening+in+Caenorhabditis+elegans%5BTitle%5D)+AND+%22Methods%22%5BJournal%5D)">Genome-wide RNAi screening in Caenorhabditis elegans.</a> Methods. 30 (4), 313-321 (2003).</li>
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<li>A convolutional neural network model for worm imaging in 2020. Proc IEEE ISBI. Chen, L., et al. IEEE 17th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), , 508-512 (2020).</li>
<li>Guan, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cell+lineage-resolved+embryonic+morphological+map+reveals+signaling+associated+with+cell+fate+and+size+asymmetry%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Cell lineage-resolved embryonic morphological map reveals signaling associated with cell fate and size asymmetry.</a> Nat Commun. 16 (1), 3700(2025).</li>
<li>Cao, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Establishment+of+a+morphological+atlas+of+the+Caenorhabditis+elegans+embryo+using+deep-learning-based+4D+segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Establishment of a morphological atlas of the Caenorhabditis elegans embryo using deep-learning-based 4D segmentation.</a> Nat Commun. 11 (1), 6254(2020).</li>
<li>Zhao, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EmbSAM%3A+Cell+boundary+localization+and+Segment+Anything+Model+for+fast+images+of+developing+embryos%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">EmbSAM: Cell boundary localization and Segment Anything Model for fast images of developing embryos.</a> bioRxiv. , (2024).</li>
<li>Castro, P. E. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SegElegans%3A+Instance+segmentation+using+dual+convolutional+recurrent+neural+network+decoder+in+Caenorhabditis+elegans+microscopic+images%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Biol+Med%22%5BJournal%5D)">SegElegans: Instance segmentation using dual convolutional recurrent neural network decoder in Caenorhabditis elegans microscopic images.</a> Comput Biol Med. 190, 110012(2025).</li>
<li>Trebing, K., Stańczyk, T., Mehrkanoon, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SmaAt-UNet%3A+Precipitation+nowcasting+using+a+small+attention-UNet+architecture%5BTitle%5D)+AND+%22Pattern+Recognit+Lett%22%5BJournal%5D)">SmaAt-UNet: Precipitation nowcasting using a small attention-UNet architecture.</a> Pattern Recognit Lett. 145, 178-186 (2021).</li>
<li>Woo, S., Park, J., Lee, J. Y., Kweon, I. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CBAM%3A+Convolutional+block+attention+module%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">CBAM: Convolutional block attention module.</a> arXiv. , (2018).</li>
<li>Shi, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Convolutional+LSTM+network%3A+A+machine+learning+approach+for+precipitation+nowcasting%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">Convolutional LSTM network: A machine learning approach for precipitation nowcasting.</a> arXiv. , (2015).</li>
<li>Stuhr, N. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rapid+lipid+quantification+in+Caenorhabditis+elegans+by+Oil+Red+O+and+Nile+Red+staining%5BTitle%5D)+AND+%22Bio+Protoc%22%5BJournal%5D)">Rapid lipid quantification in Caenorhabditis elegans by Oil Red O and Nile Red staining.</a> Bio Protoc. 12 (5), e4340(2022).</li>
<li>Kuzmic, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+situ+visualization+of+carbonylation+and+its+co-localization+with+proteins%2C+lipids%2C+DNA+and+RNA+in+Caenorhabditis+elegans%5BTitle%5D)+AND+%22Free+Radic+Biol+Med%22%5BJournal%5D)">In situ visualization of carbonylation and its co-localization with proteins, lipids, DNA and RNA in Caenorhabditis elegans.</a> Free Radic Biol Med. 101, 465-474 (2016).</li>
<li>Fang, E. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+vitro+and+in+vivo+detection+of+mitophagy+in+human+cells%2C+C.+elegans%2C+and+mice%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">In vitro and in vivo detection of mitophagy in human cells, C. elegans, and mice.</a> J Vis Exp. (129), e56301(2017).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Computer con accesso a internet (esempio: Dell Vostro Desktop)</td><td>Diverse (ad esempio Dell)</td><td>&nbsp;-</td><td>Questo permetterà di eseguire SegElegans online tramite cloud computing come raccomandato e di utilizzare software di analisi delle immagini come ImageJ.</td></tr><tr><td>Unità di elaborazione grafica compatibile con CUDA con almeno 6 GB di VRAM (esempio: MSI Geforce RTX&nbsp; RTX3050 Ventus 2X 6GB) (Opzionale)</td><td>NVIDIA + diversi produttori (ad esempio Micro Star International)</td><td>https://developer.nvidia.com/cuda-gpus</td><td>Questo permetterà di eseguire SegElegan offline su una macchina locale. chipset GPU compatibili CUDA sono disponibili qui: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus La VRAM dipende dall'effettiva implementazione del chipset in una GPU da parte del produttore. ATTENZIONE: Sarà necessaria una scheda CUDA costosa e potente ben oltre i requisiti minimi (16+ GB di VRAM) per eguagliare le prestazioni ottenute dalla versione cloud computing.</td></tr><tr><td>Microscopio a epifluorescenza (Invitrogen EVOS FL Auto 2)</td><td>ThermoFisher Scientific&nbsp;</td><td>AMAFD2000 ad esempio</td><td>Raccomandiamo di utilizzare un sistema che possa acquisire automaticamente immagini sia da campo chiaro che da uno o più canali di fluorescenza quasi simultaneamente.</td></tr><tr><td>ImageJ (Opzionale)</td><td>NIH</td><td>https://imagej.net/software/fiji/downloads</td><td>Consigliamo la distribuzione Fiji, disponibile qui: https://imagej.net/software/fiji/downloads</td></tr><tr><td>PC con compatibilità GPU NVIDIA (esempio: Dell Vostro Desktop) (Opzionale) & nbsp;</td><td>Diverse (ad esempio Dell)</td><td>&nbsp;-</td><td>Questo è necessario in combinazione con la GPU per eseguire SegElegans offline su una macchina locale. Una GPU richiederà hardware compatibile con Windows con gli slot PCI appropriati sulla scheda madre, spazio per la scheda e un alimentatore sufficientemente potente.</td></tr><tr><td>SegElegans</td><td>-</td><td>https://github.com/KonstantinosKounakis/SegElegansOnline/tree/v1.0&nbsp;</td><td>Vedi il manoscritto per le istruzioni complete.&nbsp;</td></tr></tbody></table>

analisi automatizzata delle immagini a fluorescenza di c. elegans utilizzando segelegans

Automated Analysis of C. elegans Fluorescence Images using SegElegans

Analisi automatizzata delle immagini a fluorescenza di C. elegans utilizzando SegElegans

Microscopy, particularly of the fluorescent kind, is a frequently used tool in C. elegans research. The analysis of data from microscopy experiments can, ...

automated-analysis-of-c-elegans-fluorescence-images-using-segelegans

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Un metodo di imaging semi-alto e un toolkit di visualizzazione dei dati per analizzare lo sviluppo embrionale C. elegans

Worm-align/Worm_CP è un semplice flusso di lavoro FIJI/CellProfiler che può essere utilizzato per raddrizzare e allineare i campioni di caenorhabditis elegans e per ottenere test basati su immagini worm interi senza la necessità di passaggi di formazione precedenti. Abbiamo applicato worm-align/Worm_CP alla quantificazione dell'espressione indotta da shock termico negli animali vivi o goccioline lipidiche in campioni fissi.

Worm-align e Worm_CP, due pipeline open source per raddrizzare e quantificare i dati delle immagini a fluorescenza ottenuti da Caenorhabditis elegans

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Analisi automatizzata delle immagini a fluorescenza di C. elegans utilizzando SegElegans

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