Name: 大規模な再建と選択的集団のニューロンを分類するために形態学的指標に基づいて独立、不偏クラスタリング (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-02-15T12:30:00.000+00:00
Duration: 12 min 27 s
Description: 学ぶ ウイルス標識ニューロンの形態再構成と不偏クラスタリング解析による神経細胞亜型の分類法。大規模な神経解剖学的データ収集と無偏見な分類が可能になります。

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我々は、博士に感謝したいと思います。エド・キャロウェイとマーティUsrey私たちは神経細胞再構成のヘルプのための先行研究とリビーFairlessとShiyuan劉の一部として調製された組織を使用することを可能にするため。ホワイトホール財団：この作品は、NIH（EY018683 NEI）によって賄われていました。

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</ol>

著者らは、開示することは何もありません。

神経解剖学の研究では、神経科学とconnectomicsと構造と機能の関係の最近の関心の柱が選択的ニューロン集団の詳細な形態学的特徴付けのために熱意を更新したままです。伝統的に、神経解剖学の研究では、専門家のneuroanatomistsによって定義されたニューロンの形態学的に異なるクラスにニューロンの定性的な分類に依存してきました。ニューロンを再構築し、形態学的データを抽出するための技術の進歩により、公平な方法で、形態学的に異なる神経細胞のクラスを分類するために、より洗練され、定量的なデータ分析方法を利用することが可能になりました。本研究では、ステップバイステップの方法は、1のために概説されている）を選択的にウイルス媒介逆行性標識法を用いて、個々のニューロンの数百を標識します。 2）個々のニューロンの体系的に再構成する何百もの内のニューロンの総合的なので、代表的なサンプルを形成します<html>選択人口; 3）独立したクラスタリングは、形態学的評価指標に基づいて選択的集団内のニューロンの最適なクラスタを決定するために統計的評価と分析します。これらの解析方法は、TRNニューロンの既存のデータセットに異なるクラスタリング手法を適用すること...

神経解剖学は、神経科学1の基盤の一つであり、「connectomics」の最近の関心は、ニューロン集団および特定のニューロン2との間の接続の形態的多様性を理解するための熱意をリニューアルしました。標識するための方法および復元ニューロンが大きく、遺伝的およびウイルス媒介回路トレースを含む最近の技術革新と改善しているニューロン集団5のより包括的な形態学的調査を可能にする、3、4に近づきます。個々のニューロンを標識の改善に加えて、定量的なデータ分析技術はまた、それは形態学的データ5、6に基づいて個別の亜集団にニューロンの独立した公正な分類を可能に浮上しています。これらの公平の技術は、よりtraditiona時に改善されています一世紀以上にわたって分野における標準をされているリットル定性的な分類方法。本研究の目的は、アウトラインステップバイステップすることで、選択的な集団内のニューロンのウイルス媒介標識の組み合わせは、これらのニューロンの包括的なサンプル、および定量的なデータ分析の大規模な再構成が持つ独立したクラスタリングに基づきます統計的評価。これらの方法を組み合わせることにより、我々は包括的サンプリングと選択的ニューロン集団内の形態学的にユニークな神経細胞の種類の公平な分類を容易にするために、神経解剖学データの収集と分析に向けた新たなアプローチを概説します。 これらの方法の一例として、我々はマカクザルの視床網様核（TRN）の単一のセクタ内のニューロンの大集団の我々の分析について説明します。これらのデータは、以前の研究7からのものです。選択的背Lateraのに突出したTRNニューロンを標識するための方法EGFP 4、8をコードする改変狂犬病ウイルスの外科的注入を使用して視床（dLGN）のリットルの膝状核が概説されている（ 具体的な材料/設備 、行2 の表を参照してください）。この修正された狂犬病ウイルスは、ウイルスのトランスシナプスの動きを排除する必須のコートタンパク質をコードする遺伝子を欠いています。ウイルスが注射部位での軸索終末に入ると、それは、感染したニューロン5、9、10の完全な樹状樹枝状全体でEGFPの発現を駆動する重要な利点を持つ伝統的な逆行性トレーサーのような役割を果たします。従って、このG欠失狂犬病ウイルスは、選択的に注入し、逆行性輸送、次のいずれかのニューロン集団に感染し、標識するために使用することができます。 特定のニューロン集団の総合的な分析を行うために、それからサンプリングすることが重要です集団内のニューロンの広い分布。ウイルス媒介性標識技術は、完全な細胞内に生成するので、「ゴルジ様」は、ウイルス注射部位における軸索を有する多くのニューロンの充填は、脳構造の完全な範囲内でのニューロンの非常に大きなサンプルを再構成することが可能です。修正された狂犬病ウイルスが感染したニューロンの多数の標識に非常に効果的であるため、また、動物あたりのニューロンの数百を再構成することが可能です。 dLGN投射TRNニューロンの総合的なサンプルを生成するために、TRN 11の視覚的なセクター全体で160ニューロンをサンプリングするための手順が概説されています。顕微鏡、カメラ、および再構成ソフトウェアを含むニューロンの再構成システムを使用して個々のニューロンを再構成する過程を説明します。また（TRN内この場合）脳構造内の個々のニューロンの位置を決定し、ウイルス注入SITを検証する方法が記載さ体積輪郭再構成を使用して（dLGN内でこの場合）構造内の電子の量と場所。形態学的データをエクスポートして、独立したクラスタが各ニューロンのために測定された形態学的評価指標に基づいて分析を実行する手順の概要は次のとおりです。クラスタリング手法には限界がありますし、利用可能な異なるクラスタリングアルゴリズムの様々なもあります。したがって、これらのオプションは、より一般的に使用されるアルゴリズムのいくつかの利点が記載されています。クラスター分析は、クラスタの一意の統計的な検証を提供していません。そのため、追加の手順が最適なクラスタリングだけでなく、クラスタ内および全体の形態学的データ間の関係を確認するために概説されています。そのTRNニューロンを確認するために、TRNデータセットのクラスタを評価するための統計的方法が記載されている10の独立した形態学的指標に基づいて、3つのユニークなクラスタにグループ化されています。 このように、選択的に標識するための手順を概説することにより、、再構築、および特定のニューロン集団から形態学的データを分析し、我々は集団内のニューロン間の形態学的差異を定量化するための方法が記載されています。マカクザルのTRNの視覚的なセクタ内の異なるニューロンタイプの前の調査結果は、別の統計的評価法で確認されています。一緒に、我々は、これらの技術は神経解剖学的データセットに広く適用することと脳を介してニューロン集団の多様性の定量的な分類を確立するのに役立ちます願っています。

<table><tbody><tr><td>SAD&Delta;G-EGFP</td><td>E.M. Callaway Laboratory, Salk Institute</td><td></td><td>Prepared by Dr. Osakada.ソーク研究所を通じて入手可能なG-欠失狂犬病ウイルス ウイルスコア</td></tr><tr><td>記録電極:プラチナ/イリジウムまたはタングステン</td><td>FHC</td><td>UEPSGGSE1N2M</td><td>ウェブサイト(www.fh-co.com)にアクセスして 代替注文仕様</td></tr><tr><td>Nanoject II</td><td>Drummod Scientific</td><td>3-000-204、110V</td><td>代替品:ピコスプリッツァー、ハミルトンシリンジ</td></tr><tr><td>凍結ミクロトーム</td><td>サーモサイエンティフィック</td><td></td><td></td></tr><tr><td>DAB</td><td>Sigma Aldrich</td><td>D5905-50TAB</td><td>3,3'-ジアミノベンジジン四塩酸塩、錠剤、1錠あたり10 mgの基質。注意:発がん性物質 -</td></tr><tr><td>シトクロムC</td><td>シグマアルドリッチ</td><td>C2037-100MG</td><td></td></tr><tr><td>カタラーゼ</td><td>シグマアルディッチ</td><td>C9322-5G</td><td></td></tr><tr><td>ウサギ抗GFP</td><td>ライフテクノロジーズ/サーモフィッシャー</td> <td>#A-11122&nbsp;</td>を廃棄する前に漂白する必要があります。<td>一次抗体</td></tr><tr><td>ビオチン化ヤギ抗ウサギ</td><td>ベクターラボラトリーズ</td> <td>#BA-1000</td><td>二次抗体</td></tr><tr><td>Neurolucidaシステム&nbsp;</td><td>ニューロンのトレースと分析のための</td><td>MicroBrightField</td><td></td>ソフトウェア。 http://www.mbfbioscience.com/neurolucida</tr><tr><td>Neurolucida Explorer</td><td>MicroBrightField</td><td></td><td>データエクスポートソフトウェア</td></tr><tr><td>Microfire Camera&nbsp;</td><td>Optronics</td><td></td><td>2メガピクセル トゥルーカラー顕微鏡カメラ http://www.simicroscopes.com/pdfs/microfire.pdf</td></tr><tr><td>Nikon E800 顕微鏡</td><td>ニコンインスツルメンツ</td><td></td><td>生物学研究用顕微鏡. http://www.microscopyu.com/museum/eclipseE800.html</td></tr><tr><td>Matlab</td><td>The MathWorks Inc.&nbsp;</td><td></td><td>行列ベースの計算数学ソフトウェア。Microsoft</td></tr><tr><td>Office Excel</td><td>Microsoft</td><td></td><td>スプレッドシート プログラム</td></tr> http://www.mathworks.com</tbody></table>

大規模な再建と選択的集団のニューロンを分類するために形態学的指標に基づいて独立、不偏クラスタリング

Large-scale Reconstructions and Independent, Unbiased Clustering Based on Morphological Metrics to Classify Neurons in Selective Populations

このプロトコルは、独立した公正なクラスタリングの使用と組み合わせニューロンの大規模な再構成を概説し、選択的ニューロン集団の間で観察された形態学的特徴の総合的な調査を作成するために分析します。これらの技術の組み合わせは、神経解剖学的データの収集と分析のための新規なアプローチを構成しています。一緒に、これらの技術は、大規模を可能にし、したがって、より包括的、選択的ニューロン集団のサンプリングと集団内の形態学的にユニークなニューロンのクラスを記述するための公平な定量的な方法を確立します。 プロトコルは、選択的ニューロンを標識するための修正された狂犬病ウイルスの使用を概説します。 G-削除された狂犬病ウイルスは、目的の標的脳構造に定位注射後の逆行性トレーサーのように機能し、神経細胞におけるEGFPの送達および発現のための車両として機能します。ニューロンの数が多いと、これを使用して感染しています技術および個々のニューロンの「ゴルジ様」完全な塗りつぶしを生産、彼らの樹状突起全体にGFPを発現します。したがって、ウイルス媒介逆行性トレーシング法は、完全な細胞内の塗りつぶしを生成することによって、従来の染料ベースの逆行トレース技術に改良を加えます。 研究下の脳領域の全領域に及ぶ個々のウェルに単離されたニューロンは、ニューロンの代表的なサンプルを得るために、再構成のために選択されます。プロトコルは、細胞体を再構築し、複数の組織切片にまたがるラベルされたニューロンの樹状突起樹枝状のパターンを完了するための手順の概要を説明します。脳構造内の各ニューロンの位置を含む形態学的データは、さらなる分析のために抽出されます。標準のプログラミング機能は、独立したクラスター分析し、形態学的指標に基づいて、クラスタの評価を行うために利用されました。クラスタ分析perfoのこれらの分析の有用性、統計的評価を確認するにはマカクザルの視床（TRN）の視床網様核に再構成された160のニューロンに行われたrmed。元のクラスター分析とここで行われる統計的評価の両方がTRNニューロンは3亜集団、ユニークな形態学的特性を持つそれぞれに分離されていることを示しています。

我々は、選択的な集団内のニューロンの大規模な再構成がdLGN 5に変更狂犬病ウイルスの注射後可能であることが以前に示されています。最近では、同じ組織はTRNの視覚的なセクターで160ニューロンを再構築するために利用された（ブラッグら 、レビューで; 図2A-B）上記の詳細な方法論的手順以下。 TRNの研究において、TRNニューロンの3つの固有のクラスタは、独立10形態学的指標のクラスタ分析に基づいて同定した：細胞体領域、細胞体の真円度、TRN内TRN、背腹位置の中心に内外の相対位置、樹状突起の数、ノードへの平均樹状距離、 第3の平均長および高次樹状突起、1次樹状突起の平均角度、総樹状樹枝状の平均位相角、およびへの角度偏差タル樹状樹枝状分岐。 TRNのニューロンは、等価的に、これらの3つのクラスター（ 図2C）に分散させました。 3つのクラスター内のニューロン全体のすべての10の形態学的評価指標の個別の統計...

このプロトコルは、選択的ニューロン集団の大規模な再構成を説明し、蛍光マーカーを発現する修正された狂犬病ウイルス、および独立した、公平なクラスタとラベルされた次の逆行性感染症は、それが明確なニューロンのサブクラス間の形態学的評価指標の包括的な特性評価を可能に分析します。

This protocol outlines large-scale reconstructions of neurons combined with the use of independent and unbiased clustering analyses to create a ...

本プロトコルの目的は、ウイルス標識されたニューロンの形態を再構築する手順を説明し、標識されたニューロン集団に対して独立した不偏のクラスター解析を行うことで、異なるニューロンサブクラスにわたる形態学的指標の包括的な特性評価を可能にすることです。我々は、選択的なニューロン集団内において、形態的にユニークなニューロン型のより包括的なサンプリングと不偏な分類を促進するために、神経解剖学的データを収集および分析する新しいアプローチを概説します。この手法の主な利点は、ニューロン形態の大規模な分析が可能であり、不偏な手法を用いて異なるニューロンサブクラスを分類できる点にあります。形態学的再構築において最も困難な点は、再構築するニューロンを十分に孤立したものから選択すること、適切なz深度を割り当てること、および隣接する組織切片間で再構築を継続するために樹状突起を整列させることです。まず、EGFPを発現する改変狂犬病ウイルスを立体定位的に注入した霊長類の、染色済み50 micron脳組織切片が載ったスライドを選択し、再構築を開始します。スライドを顕微鏡のスライドホルダーに設置し、低倍率対物レンズを用いて目的の単一切片に焦点を合わせます。カメラシャッターを適切に配置し、ライブ画像にカメライメージが表示されていることを確認します。樹状突起の分枝を明確に再構成できるよう、目的の脳構造内で十分に単離された標識ニューロンを選択します。10倍の倍率に切り替え、当該領域にピントを合わせます。細胞体の面積と円形度を正確に推定するため、細胞体が単一の切片内に完全に収まっているニューロンを優先的に選択してください。適切に染色され、孤立したニューロンを選択したら、ソフトウェアの「new section」ボタンをクリックし、細胞体を含むホームセクションをセクションマネージャーに追加します。再構築に含める切片数を入力してください。まずは2～3枚の切片を挿入することを推奨します。切片の厚さは50 micronsに設定してください。2倍の対物レンズを選択し、上部ツールバーのcontourボタンをクリックして、ドロップダウンメニューからcontourタイプを選択します。マウスを使用して輪郭上の点をクリックし、標的構造の輪郭をなぞります。輪郭のトレースが完了したら、マウスを右クリックし、メニューから「close contour（輪郭を閉じる）」を選択して輪郭を閉じます。次に、表示倍率を2倍に維持したまま、左側のツールバーから目的のマーカー記号をクリックします。次に、ターゲット構造の中心をクリックしてマーカーを配置します。輪郭の描画が完了したら、40倍または60倍の対物レンズを選択し、細胞体の外形をトレースします。その後、上部ツールバーのニューロン・トレーシングボタンを選択し、ドロップダウンメニューからトレースするニューロン構造（この場合は細胞体）を選択します。細胞体の最も広い範囲に沿って点をクリックし、必要に応じてz深度を調整して細胞体に焦点を合わせながら、細胞体の輪郭をトレースします。マウスを右クリックして細胞体の輪郭描画を完了してください。次に、細胞体輪郭の中心に異なるスタイルのマーカーを配置し、そのマーカーがz深度においてもおおよそ中心に位置するようにしてください。各トレーシングを開始する前に、z軸の値を正確にするため、ホームセクションおよび隣接するセクションにおいて正しいz深さを設定することが極めて重要です。樹状突起の樹形（dendritic arbors）のトレーシングを開始するには、上部のドロップダウンメニューからdendriteを選択してください。次に、細胞体から始めて各樹状突起をトレースします。樹状突起が分岐している場合は、マウスを右クリックして「bifurcating node（二分ノード）」または「trifurcating node（三分ノード）」を選択し、その分岐点にノードを配置します。樹状突起の角度と方向を正確に捉えるため、トレース中は適宜z-depth（z深さ）を調整してください。このセクションの樹状突起の末端でマウスを右クリックし、ドロップダウンメニューから「ending」を選択します。ホームセクション内のすべての樹状突起樹がトレースされたら、隣接するセクションまで継続している可能性が高い樹状突起の末端を特定します。そして、顕微鏡画像の20倍率において、適切なz深さでこれらに焦点を合わせます。顕微鏡画像には、血管や容易に識別可能な樹状突起のパターンや束など、近くの主要な指標を含めてください。次に、コンピューター画面にデジタルカメラを手でかざして、ライブ画像の写真を撮影します。その後、顕微鏡の対物レンズを2xに切り替え、スライド上の隣接する切片へ移動します。次に、ソフトウェア画面上で、前回トレースしたセクションの輪郭を、新しいセクションにおけるLGNおよびTRNの境界線に合わせます。20倍に戻し、ランドマークを用いて位置を合わせます。その後、前回トレースしたセクションの樹状突起終末の写真を参照しながら、まず矢印ツールで再構築したデータを選択し、樹状突起が一致するようにトレース位置を移動させます。次に、右クリックしてドロップダウンメニューから「move」を選択し、トレースを適切に移動させます。トレースを回転させるには、右クリックしてドロップダウンメニューから「rotate」を選択し、トレースを適切に回転させます。あるいは、上部のツールドロップダウンから「match」ツールを選択し、マッチさせるポイント数を指定します。次に、再構築データの末端と、ライブ画像内の対応する継続点（開始点）をクリックして、樹状突起の末端と開始点を一致させます。前のセクションからのトレースが新しいセクションの樹状突起と揃ったら、前述と同様にセクションマネージャーに新しいセクションを追加します。あるいは、単純に以前に作成した隣接セクションを選択し、同様にz深度を調整してください。セクションマネージャーで現在のセクションをクリックし、対応する新しいセクションが選択されていることを確認してください。次に、倍率を40倍または60倍に上げ、矢印を使用して樹状突起を選択します。前のセクションの樹状突起の末端でマウスを右クリックし、ドロップダウンメニューから「終点に追加」を選択します。継続部分が新しいセクションにあるかどうかを確認するプロンプトが表示されます。「はい」をクリックしてください。次に、マウスを描画ツールとして使用し、樹状突起の続きをトレースします。次のセクションとの整合性を取る準備として、末端部の画像を撮影します。その後、そのニューロンについて少なくとも3つのセクションがトレースされるか、あるいは樹状突起をこれ以上追跡または発見できなくなるまで、樹状突起のトレースを継続します。ニューロン再構築システムに付随する抽出プログラムを使用して、完了した再構築ファイルを開きます。「編集」ドロップダウンメニューから「すべてのオブジェクトを選択」を選択します。上部の解析ツールバーから「分枝構造解析」を選択し、各タブをクリックして、それぞれのタブで目的の解析オプションを選択します。解析ウィンドウの「OK」ボタンをクリックして必要なデータをすべて抽出し、出力ウィンドウを右クリックして「Excelにエクスポート」を選択し、さらなる解析のためにスプレッドシート形式で保存します。この写真は、1匹の動物の背側LGNを通る単一の冠状断面を示しています。LGN層を可視化するためにシトクロムcオキシダーゼ染色を用いています。また、GFP染色によりウイルス注入部位を標識しています。矢印は、高密度に逆行性に標識された視床網様核ニューロンの領域を示しています。切片の方向は、図示されている背腹・内外のコンパスに基づいています。スケールバーは左下に示されています。この画像は、黒い輪郭線で示されたウイルス注入を含むすべての切片における、赤色のLGNと栗色のTRNの輪郭線を示しています。黄色の星印は注入部位の中心を示しています。また、この画像は輪郭線と注入部位の3Dレンダリングを示しています。これは、栗色で示された単一の統合TRN輪郭内におけるクラスター割り当てに従って色分けされた、再構築TRNニューロンの位置を示すマップです。スケールバーは500 micronsを表しています。この画像は、黒色で示されたTRNの統合輪郭と灰色で示されたLGN、およびTRN内での内側・外側位置に応じて暖色から寒色に色分けされた5つの再構築TRNニューロンを示しています。スケールバーは500 µmを示しています。これらの写真は、同じ5つのTRNニューロンの詳細を示しており、色分けされたスケールバーは100 µmを示しています。この階層的デンドログラムは、10個の独立した形態学的指標に基づいた160個の再構築TRNニューロン間の連結距離を示しており、クラスター分析の全体的な結果を表しています。TRNニューロンの3つの異なるクラスターが、青、緑、赤で示されています。これらのニューロン再構築技術を習得すれば、単一のニューロンを1〜2時間で完全に再構築することが可能です。ニューロンを再構築する際は、z深度を絶えず監視し、調整することが重要です。ここに概説するプロトコルは、従来のバイアスの強い神経解剖学的解析手法を改良したものであり、大規模な形態学的データに基づいてニューロンの新しいサブクラスを探索することを可能にします。このビデオを視聴することで、隣接する組織切片を通じてニューロンを再構築し、さらなる解析のために形態学的データを抽出する方法について十分に理解できるはずです。

large-scale-reconstructions-independent-unbiased-clustering-based-on

Research

JoVE Journal

Neuroscience

神経科学

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。...

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

ここでは、列およびレイヤーにショウジョウバエ延髄ニューロンの樹状突起のルーティングを分析する方法を示しています。ワークフローは、トレース基準列配列の樹状アーバーを登録すると、3次元空間内の樹枝状構造を分析するための画像品質と計算ツールを改善するためのデュアルビューイメージング技術を含みます。...

列およびレイヤーで樹状形態を分析します

ここで組織をクリア、蛍光標識と、それによって、大脳新皮質の細胞型の三次元組織の可視化を可能にするマウスの脳組織の大規模なイメージング手順をについて説明します。...

マウス大脳皮質における細胞組織の大規模三次元イメージング

ここで、彼らの 3 次元形状に基づく健康と病理組織学的細胞の同定を可能にするワークフローを提供します。我々 は, 細胞集団の客観的クラスタ リングを提供する自己組織化マップを訓練する 3D サーフェスに基づいて 2D...

健康と病理の間の区別の形態に基づく細胞利用のフーリエ変換と自己組織化マップ

ここで説明したプロトコルを記述する蛍光分析、biocytin 回復と海馬 ca 2 介在神経細胞内の電気生理学的記録in vitro...

Biocytin 回復と塗りつぶされた海馬 ca 2 介在ニューロンの 3 D 再構成

記載されているパイプラインは、ギガバイトより大きい電子顕微鏡データセットのセグメンテーション用に設計され、細胞全体の形態を抽出します。セルを3Dで再構築すると、個々のニーズに合わせて設計されたカスタマイズされたソフトウェアを使用して、3Dで直接定性的および定量的な分析を実行し、また、仮想現実を使用してビューの閉塞を克服することができます。...

グリア細胞と神経細胞の3D再構成とバーチャルリアリティ解析の方法

提示は2D蛍光画像からの神経樹状枝の向きを簡単かつ直接自動で測定できる計算ツールです。...

樹状枝の自動同定とその向き

プロトコールは、組織クリアリング法ScaleSFを用いた脳スライスにおけるニューロンイメージングの詳細な方法を提供する。このプロトコルには、脳組織調製、組織清澄化、クリアスライスの取り扱い、およびメゾスコピックレベルから顕微鏡レベルまでのニューロン構造の共焦点レーザー走査顕微鏡イメージングが含まれます。...

メゾスコピックから顕微鏡スケールまでのニューロンイメージングのための組織クリアリング法

このプロトコルでは、iDISCO+を使用して無傷のマウス脳の磁気共鳴イメージング、クリアリング、および免疫標識を行う方法について説明し、その後、ライトシート顕微鏡を使用したイメージングの詳細な説明、およびNuMorphを使用したダウンストリーム分析について説明します。...

MRI、組織透明化、ライトシート顕微鏡を用いた無傷新生児マウス脳の全脳単一細胞イメージングと解析

神経突起伸長アッセイは、再生ニューロンプロセスに関する定量的な値を提供します。この半自動ソフトウェアの利点は、マスクを作成することで細胞体と神経突起を別々にセグメント化し、神経突起の長さ、分岐点の数、細胞体クラスター面積、細胞クラスター数などのさまざまなパラメータを測定できることです。...

神経突起伸長測定のための新しい半自動ソフトウェアの標準化 

学ぶ ウイルス標識ニューロンの形態再構成と不偏クラスタリング解析による神経細胞亜型の分類法。大規模な神経解剖学的データ収集と無偏見な分類が可能になります。

大規模な再建と選択的集団のニューロンを分類するために形態学的指標に基づいて独立、不偏クラスタリング

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