複数のスケールでデジタル化された神経形態の自動化されたショールの分析

我々は、神経形態を分析するためにコンピュータプログラムを開発しました。つの既存のオープンソースの解析ツールと組み合わせることで、私たちのプログラムは、ショール分析を実行し、神経突起、分岐点、および神経突起の先端の数が決まります。分析は、神経突起の形態で局所的な変化が観察できるように実行されます。

このビデオでは、神経突起と総称される樹状突起と軸索の形態を、局所的な変化を観察するために半自動化されたプログラムを使用して解析する手順を示しています。まず、ニューロンJソフトウェアを使用して、ニューロンの8ビットTIFF画像をトレースし、神経突起セグメントの位置を特定します。次に、Neuron studioソフトウェアを使用して、神経突起間の接続性に関する構造情報を定義します。

最後に、焚き火の MATLAB プログラムを実行して、浅瀬の解析、神経突起の分岐点と神経突起の先端の数など、細胞から形態学的データを抽出します。結果は、神経神経性アーバーのサブ領域に対する浅瀬分析の性能に基づく神経突起形態の局所的な変化を示しています。この手法の主な利点は、手作業による浅瀬分析などの既存の方法と比較すると、プログラムが半自動化されているため、分析の効率が大幅に向上し、分析の精度を検証できるようにデータを監査できることです。

その手順を実演するのは、夏休みにFirestein研究室で働くHirsch AWAの学部生です。焚き火プログラムを使用して神経突起8ビットtiffの形態学的特性を解析するためには、焚き火プログラムをダウンロードした後に個々のニューロンの画像を取得する必要があります。プログラムの設定は、分析する画像の画像解像度に基づいて調整する必要があります 焚き火プログラムの焚き火パラメータ部分 変数ピック変換の現在の値を画像の画像解像度の値に置き換えます。

bonfire でデータを解析するには、マスター フォルダー、bonfire MATLAB M ファイルを含む bonfire フォルダー、各条件を含むサブフォルダー、異なる条件フォルダー内のセル イメージ ファイルなど、ファイルを特定の構造に整理する必要があります。まず、トレース用のイメージを準備します。この実験では、樹状突起の形態の変化を解析するために、樹状突起のみを追跡します。まず、トレース用のイメージを準備します。

ニューロンJツールバーの開くボタンを選択して画像を開き、トレースする画像を選択します。次に、最大化ボタンを選択して画像のサイズを変更し、画像の明るさとコントラストを調整し、ニューロン J ツールバーですべての神経突起選択画像を視覚化し、明るさのコントラストの調整を選択します。トレースを開始するには、ニューロンJツールバーの[トレースの追加]ボタンを選択しますセル本体の周囲をトレースします。

次に、ニューロン J ツールバーのラベル トレース ボタンを選択し、トレース ID ドロップダウン メニューから N 1 を選択し、ニューロン J 属性ウィンドウで type zero six を選択して [Okay] を選択します。神経突起のトレースを開始するには、ニューロン J ツールバーの [トレースの追加] ボタンを選択し、関心のある各神経突起ブランチに沿ってトレースを追加します。描画するセグメントは、各分岐ポイントと各子分岐ポイントで停止し、そのポイントを新しいトレースとして開始するのが最適です。

neuron Jツールバーの「save tracings」ボタンを選択し、作成したトレースを元の画像ファイルと同じフォルダに保存します。次に、ニューロンJからトレースファイルとトレース識別子ファイルをエクスポートします。次に、ニューロンJのエクスポートダイアログボックスでタブ区切りのテキストファイル、トレースごとに個別のファイルオプションを選択します。また、ニューロンJがファイルの名前と保存場所を選択できるようにするを選択します。

ニューロン J ツールバーの [トレースの測定] ボタンを選択し、ニューロン J の測定ウィンドウで [トレース測定値の表示] オプションを選択し、ニューロン J トレース ウィンドウで [ファイルの選択] の実行を選択し、名前を付けて保存 を選択してファイルを保存します。ファイル名は、元の画像ファイルの名前と完全に一致し、その後にアンダースコア情報が続く必要があり、3 文字のファイル拡張子を含めることはできません。コンピュータが XLS ファイル拡張子を自動的に追加しないことを確認します。

その場合は、ファイル拡張子を手動で削除する必要があります。まず、matlabを開き、コマンドウィンドウの右上にあるトリプルドットボタンをクリックして、bonfire loadを使用してフォルダを再編成します。マスターフォルダ内のbonfireフォルダを選択し、フォルダの参照ウィンドウでコマンドウィンドウにbonfire loadと入力し、Enterキーを押します。

分析する条件フォルダをフォルダの参照ウィンドウで選択し、選択します。大丈夫です。これにより、個々のセルのすべてのデータを含むセルサブフォルダーを作成することで、フォルダー構造が再編成されます。次に、ファイル名アンダースコアプレミアムswcファイルを作成するには、コマンドウィンドウに「bonfire underscore」、「NDF」、「2 s WC」と入力し、Enterキーを押します。

フォルダの参照ウィンドウで、bonfire loadで再編成したのと同じ条件フォルダを選択し、を選択します。大丈夫です。これにより、選択した条件の各セルフォルダにWCファイルが作成されます。各セルフォルダには5つのファイルが含まれます。

元の TIF イメージ、NDF ファイル、アンダースコア情報、トレース ID ファイル、TXT ファイル、および swc ファイル。Neuron Studioを使用する前に、プログラムの機能とショートカットについて理解しておくことをお勧めします。彼らは優れたオンラインユーザーマニュアルを持っており、キーボードショートカットを知っていると時間を大幅に節約できます。

まず、neuron studioプログラムを開き、neuron studioツールバーの「ファイルを開く」を選択し、ニューロンのTIF画像を見つけます。編集して開きたい。[実行設定] を選択し、3 つのボックスそれぞれに 1 つずつ入力します。

ボクセル サイズ ウィンドウで、ファイル インポート s wc を選択します。作業するファイルに一致する適切な s WC ファイルを選択します。これで、イメージ ファイルがトレース イメージと重なります。

細胞体細胞は、神経突起をリンクするために赤い円で覆う必要があります。神経突起ツールを使用してノードを結合し、黄色のノードで表される各分岐ポイントが 2 つのブランチのみを作成できるようにします。すべてのトレースは体細胞と連続していなければなりません。

次に、Neuron Studioからデータをエクスポートするには、ファイルを選択し、神経突起を保存し、デフォルト名として保存して、swcファイルのエラーを確認します。コマンドウィンドウにチェックインし、Enterキーを押します。[フォルダーの参照]ウィンドウで処理したばかりのデータを含む条件フォルダーを選択し、フォルダー内の画像のいずれかにエラーがある場合は[OK]を選択します。

プログラムは、エラーがどこにあるかを示す画像を出力して、ドットS WCファイルから形態学的データを抽出します。コマンドウィンドウに「bonfire」と入力し、Enterキーを押します。「フォルダの参照」ウィンドウで解析する条件フォルダを選択し、対象のニューロンごとに「okay」を選択します。

焚き火の分析では、分析に使用されたショルダーリングとともにニューロンの形態のグラフが生成されます。さらに、bonfire コマンドは、解析から取得されたすべての形態学的情報を含む MAT ファイルを生成します。データ型 bonfire の結果の予備的なグラフを MATLAB コマンド ウィンドウに表示するには、表示する条件の条件フォルダーを [フォルダーの参照] ウィンドウで選択し、 を選択します。大丈夫です。

フォルダの参照ウィンドウが一時的に閉じて再度開き、追加の条件を選択できるようになります。条件を選択したら、[キャンセル] を選択して選択プロセスを終了します。Bonfire の結果は、形態素データを Excel にエクスポートするために選択した条件フォルダーからのデータを含むサマリー チャートを返します。「bonfire Export」を MATLAB コマンド ウィンドウにエクスポートします。

エクスポートするデータを含む条件フォルダーを、フォルダーの参照ウィンドウで選択し、を選択します。さて、焚き火のエクスポートは形態素データのExcelファイルを作成し、選択した条件フォルダに配置します。次に、2 つの条件を含むデータ セットに対して bonfire プログラムによって生成されたデータの例を示します。

これらは、両方の条件の反転画像の例です。これらの画像から、条件1には条件2よりも多くの樹状突起が含まれていることがわかります。この現象は、焚き火プログラムによって生成されるさまざまなグラフでも観察できます。

焚き火プログラムは樹状突起のサブ領域で分析を実行するため、条件1での増加した樹状突起は容易に特定でき、全樹状突起アーバーの浅瀬曲線をプロットすると、条件1の細胞体に対して遠位の樹状突起が多いことが示され、ニューロンは細胞あたりの分岐点と終点の平均数をプロットし、条件1には条件2よりも多くの分岐点と終点の両方が含まれていることを示しています。細胞あたりの平均プロセス数は、一次樹状突起、二次樹状突起、三次樹状突起、または高次樹状突起について示されています。条件1には、より三次および高次の樹状突起があり、根、中間、および末端の樹状突起の細胞あたりの平均プロセス数をプロットすると、条件1は条件2よりも中間または末端のプロセスが多いことがわかります。

ここに示されているのは、セグメントが 1 次、2 次、または三次以上としてグループ化されているセグメント ID 固有の浅瀬分析曲線です。三次樹状突起の増加は、状態1のニューロンの細胞体の遠位で発生します。セグメント ID 固有の浅瀬分析曲線が示され、セグメントはルート セグメント、中間セグメント、またはターミナル セグメントとしてグループ化されます。

条件1の中間樹状突起と末端樹状突起の両方の増加は、細胞体の遠位で発生します。このビデオを見た後、神経形態の局所的な変化を観察するために、焚き火プログラムを使用して浅瀬分析を実行する方法について十分に理解しているはずです。