방법 논문

혈관 네트워크 탐색기 2.0: 탐험과 Vivo 마우스 피에 Vasomotion Optogenetically 갖는 데이터베이스 공유에 대 한 간단한 도구

DOI:

10.3791/57214

⸱

2018년 5월 4일

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Radiology, University of California, San Diego, 2Central European Institute of Technology, Brno University of Technology, 3Department of Neurosciences, University of California, San Diego, 4Department of Physics, John Carroll University, 5Department of Biomedical Engineering, Boston University, 6Bioengineering Undergraduate Program, University of California, San Diego, 7Institute of Physical Engineering, Faculty of Mechanical Engineering, Brno University of Technology, 8Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School

이 논문에서

요약

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

탐색 하 고 마우스 somatosensory 피에 vivo에서 2 광자 현미경 검사 법에 의해 측정에 optogenetically 유도 혈관 반응의 데이터베이스 공유에 대 한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공 됩니다. 그것은 데이터, 선택 기준을 기반으로, 평균, 맥 관 구조의 3D 볼륨 내에서 측정의 지역화를 탐색 하 고 데이터를 내보낼 수 있습니다.

초록

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

신경 과학에서 실험 데이터를 공유의 중요성 금액 및 복잡 한 데이터 획득 및 이러한 데이터를 처리 하는 데 사용 하는 다양 한 기법으로 성장 한다. 그러나, 대부분 일반 크기의 실험실 적의 개별 연구에서 특히 실험 데이터의 광범위 한 연구 공동체에 도달합니다. 혈관 네트워크 탐색기 2.0 (북북동 2.0) 라고 하는 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 엔진은 간단 하 고 저렴 한 비용 공유 및 혈관 영상 데이터의 탐험을 위한 도구로 만들어 졌다. 무풍 2.0 optogenetically 갖는 팽창/수축 포함 하는 데이터베이스와 상호 작용 시간-과정 개별 선박 단위로 쥐 피 somatosensory vivo에서 2 광자 현미경 검사 법에 의해. 무풍 2.0 수 있습니다 선택 및 표시 다른 조건 (제목, 분기 순서, 대뇌 피 질의 깊이, 혈관 직경, arteriolar 나무)에 따라 시간 과정의 간단한 수학적 조작 뿐만 아니라 (예. 평균, 피크 정규화)와 데이터 내보내기입니다. 3 차원에서 혈관 네트워크의 시각화를 지원 하 고 혈관 나무 내에서 개별 기능 선박 직경 측정의 지역화를 가능 하 게.

무풍 2.0, 그것의 소스 코드와 해당 데이터베이스 UCSD 혈관 이미징 실험실 웹사이트1에서 자유롭게 다운로드할 수 있습니다. 소스 코드 찾아보기 연결된 된 데이터베이스 사용자에 의해 또는 databasing 하 고 적절 한 포맷을 제공 하는 그들의 자신의 실험 결과 공유에 대 한 서식 파일로 활용할 수 있습니다.

서론

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

두뇌는 가장 복잡 한 기관 중 하나를 간주 됩니다 그리고 그것의 복잡 한 기능을 수 습 하는 욕망은 표시. 그것은 도구2,3,,45,6,7,8의 넓은 팔레트를 사용 하 여 행동 수준에는 분자에서 다양 한 스케일에서 공부 하 고 . 비 균질 실험 데이터의 양을 전례 없는 속도와 성장. 조직 및 표준화 실험 데이터 공유에 대 한 필요성의 인식이 획득된 한 데이터 금액으로 성장 한다. 그것은 neuroinformatics 뇌 기능과 장애9,10의 모델로 비늘에 걸쳐 실험 데이터 통합에 중요 한 역할을 담당할 것입니다 분명 되고있다.

이 위해 일부 연구, 특히 대규모 연구, 그들의 결과 광범위 한 데이터베이스11,12,13,,1415를 통해 사용할 수 있도록 리소스를 표 수 있었다. 그러나, 개별 연구와 일반 크기의 실험실에서 실험 데이터의 방대한 결코 광범위 한 연구 공동체에 도달 했습니다. 이것은 주로 두 가지 이유: 첫째, 더 전용 시간; 데이터베이스와 상호 작용 하는 사용자 수 있게 하는 도구를 만들고 데이터베이스를 구축 하는 데 필요한 두 번째, 그리고 더 많은 돈을 이러한 작업을 지원 하기 위해 필요 하다. 이러한 문제에 의해 동기, MATLAB 기반의 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 엔진 혈관 네트워크 탐색기 2.0 (북북동 2.0)16 라는 databasing, 공유 및 혈관 영상 데이터의 탐험에 대 한 간단 하 고 저가 도구로 개발 되었다. 이 원고는 북북동 2.0의 운영 및 실험 데이터의 연결된 된 데이터베이스에 대 한 설명서를 제공합니다.

무풍 2.0은 이미 2 세대 소프트웨어 엔진. 혈관 네트워크 탐색기 1.0 (북북동 1.0)17 이라는 1 세대 (SI) vivo에서 2 광자 현미경18측정 쥐 기본 somatosensory 피 질에서 감각 갖는 혈관의 데이터베이스와 상호 작용 하도록 구축 되었습니다. 관련된 데이터베이스 뿐만 아니라 북북동 1.0, 그 소스 코드는 자유롭게 UCSD 혈관 이미징 실험실 웹사이트1에서 ' 북북동 1 천 ' 라는 압축 파일로 다운로드. 17에서 북북동 1.0 및 연결된 된 데이터베이스에 대 한 자세한 정보를 찾을 수 있습니다.

2 세대, 북북동 2.0 시에서 vivo에서 2 광자 현미경20측정 optogenetically 갖는 마우스에서 개별 혈관의 팽창의 데이터베이스와 상호 작용 합니다. 사용자 검색, 선택한 대뇌 피 질의 깊이, 분기 명령, 선박 직경, 동물 주제 또는 특정 arteriolar 트리 같은 선택 범주에 기반 하 여 데이터 시각화. GUI를 추가 선택한 범주에서 평균 피크 정규화 등 간단한 수학 연산을 수행합니다. 무풍 2.0 볼 및 맥 관 구조의 3D 볼륨 캡처 이미지를 탐색할 뿐만 아니라 혈관 나무 내의 기능 측정의 위치를 식별 수 있습니다. 3 차원에서 혈관 형태학을 재구성 하 고 진짜 단일 선박 vaso-모션 측정으로 채울 하이 기능을 사용할 수 있습니다. 이 개조에 차례로 두뇌 기능21,22의 계산 모델에 통합할 수 있습니다. 무풍 2.0, 그것의 소스 코드와 연결된 된 데이터베이스 자유롭게 UCSD 혈관 이미징 실험실 웹사이트1에서 '북북동 2.0 HDbase v1.0' 라는 압축 파일로 다운로드할 수 있습니다.

무풍 2.0 'vdb.mat' 라는 데이터베이스와 함께 작동 합니다. 이 데이터베이스는 임시 프로필 (시간-과정) optogenetic 자극에 의해 불러 일으켰다 고 arteriolar 나무의 다른 위치에서 측정 한 선박 직경 변화를 포함 하는 매트릭스입니다. 각 시간 코스는 사용자 작성 소프트웨어를 사용 하 여 계산 했다. 그것은 그릇에 걸쳐 스캔 하 여 인수 형광 강도 프로필의 확장에서 혈관 직경의 상대적인 변화를 계산 합니다. 형광등 대비 fluorescein isothiocyanate (FITC)의 혈관 내 주입에 의해 제시 됐다-dextran을 표시. 데이터 및 분석 절차에 대 한 자세한 내용은,20,23을 참조 하십시오. 데이터베이스 총에서 305 시간-과정 (예: 데이터베이스 항목)는. 직경 변화 뿐만 아니라, (1) 계량 시간 코스 추가 메타 데이터의 배열 데이터베이스 보유를 각 항목에 (2) 측정된 용기를 설명 하 고 (3) 대뇌 맥 관 구조의 3D 볼륨 내에서 측정 위치를 식별 합니다. 발병 시간, 피크 진폭, 피크 진폭 시간, 대뇌 피 질의 깊이, 분기 순서, 그릇 지름 기준, 원래 참조 이미지를 3D 이미지 스택을 뇌 표면의 각 측정 및 낮은 확대 지도 대 한 경로 포함 하는 메타 데이터 맥 관 구조입니다. 나열 하 고 표 116에서 이전에 설명 된 메타 데이터에서 모든 매개 변수를 참조 하십시오.

무풍 2.0 참조 이미지를 X Y 평면 지름 측정 발생의 검사와 상호 작용 합니다. 각 데이터베이스 항목 GUI에 표시 된 참조 이름을 가진 하나의 해당 참조 이미지를 있다. 각 데이터베이스 항목 또한 혈관 트리는 측정 발생의 3D 볼륨 캡처 이미지 (3D 스택)의 관련된 스택이 있다. GUI는 특정 데이터베이스 항목을 선택 하 고 해당 참조 이미지 뿐만 아니라 3 차원 스택 표시할 수 있습니다. 그것은 또한 일치 참조 이미지 프레임 3D 스택 (동일한 기능 두 이미지에서 찾을 수 있습니다)에서 찾을 수 사용자를 안내 합니다. 모든 스택 하 고 그들의 전체 해상도 (1024 pix x 1024 pix) 참조 이미지 폴더 hana_stk와 hana_refs, 각각 포함 됩니다. 뇌 맥 관 구조의 낮은 확대 지도 폴더 '지도'에 포함 됩니다. 데이터베이스 매트릭스 'vdb.mat' 뿐만 아니라 모든 3 개의 폴더 '북북동 2.0 HDbase v1.0' UCSD 혈관 이미징 실험실 웹사이트1 에서 압축된 파일에 다운로드 하 고 설치 과정에서 북북동 2.0의 루트 폴더에 저장 됩니다.

GUI는 사용자 데이터베이스를 탐구 하 고 특정 데이터 선택 카테고리를 선택으로 순차적으로 오픈 하는 4 개의 패널 (패널 1 (메인 패널)-패널 4)의 집합으로 설계 되었습니다. 각 패널 두 가지 주요 부분으로 나누어져 있습니다: (1) 메타 데이터;에서 매개 변수 및 데이터 디스플레이 중요 한 정보 카테고리를 선택 하 여 데이터베이스와 상호 작용 하는 가능성을 제공 하는 오른쪽 열 (2) 왼쪽된 열 시간 코스 (직경 변화 시간에) 및 분산형 플롯의 형태로 데이터를 표시합니다. 대뇌 피 질의 깊이의 기능으로 네 가지 유형의 팽창 피크 (3) 최대 직경 변화 (피크 진폭) 및 (4) 초기 직경 (자극 하기 전에 직경)의 시간 (2) (1) 팽창 개시를 표시 하는 점도 있다. 사용자가 평균 시간-과정 및 대뇌 피 질의 깊이 또는 분기 순서에 의해 그룹화 하는 선택한 데이터에 대 한 값을 표시 하는 가능성. 이 깊이 증가 순서20분기와 그라데이션 직경 변경 동작의 기능을 강조 하는. 무풍 2.0를 사용 하면 '.xls', '.csv' 또는 '.mat'의 형식으로 데이터의 선택 된 하위 집합을 내보낼 수 있습니다.

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프로토콜

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1입니다. 북북동 2.0 설치

  1. UCSD 혈관 이미징 실험실 웹사이트1 과 '북북동 2.0 HDbase v1.0'에서 왼쪽으로 이동 당신의 PC에 원하는 위치에 압축된 프로그램 파일을 다운로드 하기.
    참고: 북북동 2.0 버전 7-10, 적어도 2.8 g B의 여유 공간이 압축된 파일을 다운로드 및 6.9 GB 프로그램을 설치 하는 Windows 운영 체제를 필요 합니다.
  2. 'NNE2_HDbase_v1.0.zip을' 압축을 풉니다.
    참고: 압축이 풀린된 폴더 NNE2 파일이 10: 'hana_refs.tar.gz', 'hana_stk.tar.gz', 'maps.tgz', 'MCRInstaller.exe', 'NNE2.exe', 'NNE2.zip', 'NNE2_README.txt', 'source.zip', 'users_guide.pdf' 및 'vdb.mat'.
  3. 'NNE2_README.txt'에서 다음 지침 따라 북북동 2.0을 설치 합니다.

2. 실행 북북동 2.0

  1. 'NNE2.exe'와 북북동 2.0을 시작 합니다.
  2. 1 (메인 패널) 패널: 데이터 (그림 1)의 하위 집합을 선택 합니다. 메인 패널의 왼쪽된 열에서 이미지 시간 코스의 그래프 및 'vdb.mat' (그림 1)에 모든 항목의 매개 변수를 표시합니다.
    1. 패널의 오른쪽 열에서 대뇌 피 질의 깊이 대 한 범위를 선택 합니다. 형식에서 깊이의 범위에서 입력 [d분 d최대], 어디 d분 최소 깊이 이며 d의최대 최대 깊이.
      참고: 데이터 560 30 µ m에서 깊이에서 측정 했다.
    2. 패널의 오른쪽 열에서 분기 순서 를 선택 합니다. 화살표를 마우스 왼쪽 단추로 클릭 하 고 목록에서 옵션 중 하나를 선택 (표면 | 다이빙 트렁크 | 첫 번째 분기를 주문 | 높은 가지를 주문).
    3. 패널의 오른쪽 열에 초기 직경 의 범위를 선택 합니다. 디 아분 은 최소 직경 및최대 직경은 최대 직경 [디 아분 디 아최대], 형식으로 입력 합니다.
    4. 패널의 오른쪽 열에서 과목 (취득의 날짜에 따라 동물)을 선택 합니다. 화살표에 left-click 하 고 사용 가능한 옵션에서 선택 합니다. 또는, 모든 파란색 사각형에서에서 왼쪽 모든 과목에서 데이터를 선택 합니다.
    5. 표시 하 고 패널 2에서 선택한 데이터 제출 을 누릅니다.
  3. 패널 2: 데이터의 선택 된 하위 집합을 확인 하 고 계속 추가 데이터 상세 (그림 2).
    1. 왼쪽 상단에 오른쪽 열에서 적절 한 단추 그룹은 데이터의 평균에 대 한 유형을 선택 합니다. 선택: 대뇌 피 질의 깊이 평균 또는 평균 분기 명령에 의해.
      참고: 실제 선택 (그림 2) 아래 녹색으로 강조 표시 됩니다.
    2. 선박 형태 또는 제목에 따라 데이터를 선택 합니다. 왼쪽 클릭 (단일 다이빙 되 고 그 지점) 트리에 대 한 모든 데이터를 선택 하거나 (동물 주제)를 제목에 대 한 모든 데이터를 선택 하십시오.
    3. (1) 개별 시간 코스의 그래프에서 왼쪽에 선택한 데이터를 표시 하려면 왼쪽 제출 (2) 그룹-평균 시간-코스 하 고 점도 (3) 발병 시간 (4) 시간-봉우리 (5) 피크 진폭 및 (6) 초기 직경의
    4. 시간 코스를 선택 하려면 왼쪽된 열에서 개별 timecourses 의 그래프에서 추적에 왼쪽 클릭 하십시오.
      참고: 선택한 시간 코스 (마젠타) 그래프에 그 발병 시간 강조 되 면, 시간 피크, 피크 진폭 및 기준선 직경 아래 그래프에서 빨간 원으로 표시 됩니다. 점도에 레드 포인트 평균 값입니다.
    5. 맨 오른쪽 열에 선택한 시간 코스에 대 한 주제 (제목 ID)과 나무 (트리 ID) 식별자를 note.
    6. 원하는 경우, 적절 한 선택 이어서 전송 단추 오른쪽 열 상단 왼쪽 그룹 평균의 종류를 변경 하 고 2.3.4에서 단계를 반복.
    7. 마우스 오른쪽 단추로 아무 곳 이나 패널 2에서 확인 하 고 선택 된 주제 (주제 ID) 또는 나무 (트리 ID) 패널 3에 대 한 모든 흔적을 찾아보기 교차 커서와 함께.
  4. 패널 3: 데이터의 최종 하위 집합을 확인 하 고 (그림 3) 수출.
    1. 추적에 왼쪽 왼쪽된 칼럼의 상단 그래프에서 시간-코스 선택: 선택한 추적 그래프 (마젠타)에서 강조 표시 됩니다 및 데이터베이스 항목의 설명 매개 변수 그래프 위에 표시 됩니다.
      참고: 평균 시간 코스는 두꺼운 검정 (그림 3)에 표시 됩니다.
    2. Note 해당 발병 시간, 시간 피크, 피크 진폭 및 아래 그래프에서 초기 직경.
    3. 북북동 2.0에서 실행 되는 폴더에 상위 그래프에 표시 하는 추적을 저장 하려면 오른쪽 열에서 설정 내보내기 단추를 왼쪽 클릭 하십시오.
      참고:이 이렇게 3 개의 파일을 저장: 'vdb_subset.xls', 'vdb_subset.csv' 및 'vdb_subset.mat' 포함 하는 벡터의 직경 변화 및 시간 벡터; 설명 매개 변수 및 정보를 'vdb.mat' 'vdb_subset.mat' 또한 포함 되어 있습니다.
    4. '트리' 대신 ' 주제' [x], 다시 북북동 2.0 시작 눌러 패널 3 가까이 모든 데이터를 검사, 패널 1 (단계 2.2.1-2.2.5) 카테고리의 선택 반복 고 패널 2 (2.3.2 단계) 주제에 대 한 모든 데이터를 선택 합니다.
    5. 마우스 오른쪽 클릭 패널 3에서 참조 이미지와 패널 3의 상단 그래프에 있는 모든 추적에 대 한 3 차원 스택 패널 4가 교차 커서와 함께.
      참고: 패널 4 열립니다 경우 패널 2에서 선택한 '나무'에 대 한 모든 데이터 옵션. '주제'에 대 한 모든 데이터 대신 선택 된 사용자를 그의 선택을 변경 하 라는 메시지가 표시 하 고 패널 1 감독 것입니다.
  5. 패널 4: 지역화 기능 측정 참조 이미지 및 맥 관 구조 (그림 4)의 3D 이미지 스택 내.
    1. 그것에 왼쪽된 열 위에 그래프에서 왼쪽 시간 코스를 선택 합니다.
      참고: 선택한 추적 그래프 (마젠타)에서 강조 표시 됩니다 하 고 메타 데이터에서 설명 정보 상단에 표시 됩니다.
    2. 왼쪽 열의 오른쪽 아래에 'hana_refs' 폴더에서 자동으로 로드 되는 해당 참조 이미지를 탐구 한다.
    3. 해당 3D 이미지 스택 왼쪽 열의 왼쪽 하단에 'hana_stk' 폴더에서 자동으로 로드를 탐험해 보세요. 화살표 또는 그림 아래의 슬라이더를 사용 하 여 스택을 통해 스크롤하십시오.
      참고: 스택 이미지에 도달 하면 참조 이미지-즉 직경 측정 레벨의 수준 ('스택 인덱스' 'Ref' =), 스택 이미지 강조 표시 하 고 '프레임 수준'으로 표시 됩니다.
    4. 강조 표시 된 시간 코스 북북동 2.0에서 실행 되는 폴더에 저장 하는 ' ref_stacks_trace.xls' 파일로 내보내려면 오른쪽 열에서 설정 내보내기 를 클릭 합니다.
      참고: 파일 시간 벡터, 직경 변화 벡터, 제목 ID, 항목 인덱스, 참조 이미지의 위치, 3 차원 스택 위치 및 프레임 수준에 대 한 스택 이미지 번호를 포함합니다.
    5. 패널 1에 다시가 서 [x] 패널 4 닫습니다.

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결과

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

무풍 2.0와 연관 데이터베이스를 검색 하 고 데이터베이스의 데이터를 볼 데이터 선택 기준에 따라 정렬, 선택한 데이터를 다운로드 찾을 해당 혈관 트리 내에서 혈관 측정 제공 합니다.

패널 1 기능 범주에 기반 하는 데이터의 선택: ' 대뇌 피 질의 깊이 ', ' 분기 순서 ', ' 초기 지름 '과 '과목'- 그림 1). 이 연구는 표면 arterioles에 대 한 항목이 없습니다 유의 하시기 바랍니다 ('표면')는 ' 분기 순서 ' 선택 범주. 이 옵션을 선택 하면 '아무 기록 발견-검색도 제한' 경고 대화 상자가 나타나고 다른 옵션을 선택 하 라는 메시지를 표시. 같은 경고는 아무 측정 패널 1에 선택된 조건을 만족 하는 경우 표시 됩니다. 이 경우에 사용자 패널 1을 종료 해야 합니다 [x]를 누르고 다시...

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토론

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

북북동 2.0은 다른 사용자가 공유 하 고 비슷한 종류의 데이터 탐색을 위한 간단한 도구를 개발 하는 의도로 특정 연구20 의 이미징 혈관 데이터를 공유 하기 위해 작성 되었습니다. 연구진은 혈관 데이터의 연결된 된 데이터베이스를 검사 하는 데 관심이 데이터 검색, 데이터의 하위 집합을 선택, 그들의 자신의 실험 결과를 비교 또는 그들의 자신의 계산 절차를 사용 하 여 추가 처리를 GUI를 사용할 수 있습니다. MATLAB에 익숙한 사용자가 이용할 수 있다 직접 데이터베이스 'vdb.mat' 동안 다른 종류의 프로그래밍 언어를 사용 하는 사용자가 대체 형식 ('.xls' 또는 '.csv') 중 하나에 데이터를 내보낼 수 있습니다.

북북동 2.0을 사용 하 여 그들의 자신의 실험 데이터 공유에 관심이 연구원은 유사 하 게 'vdb.mat' 행렬에 결과 구성 해야 합니다. 이 데이터베이스에 주요 항목 해당 시간 벡터와 벡터의 형태로 어떤 종...

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공개 사항

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

저자는 공개 없다.

감사의 글

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

우리는 기꺼이 NIH (NS057198, EB00790, MH111359, 및 S10RR029050) 및 교육, 청소년 및 스포츠 (CEITEC 2020, LQ1601)는 체코 공화국의 지원을 인정 한다. 주식에서 2014 년에서 국제 두통 학회와의 과학 및 기술 연구 위원회의 터키 2015 년에서 박사 장학금에 의해 지원 되었다. 독일 연구 재단 (DFG 일 2031/1)에서 박사 후 친목 MT 지원 했다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
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MATLABMathWorks프로그램
WinrarRarlabs프로그램

참고문헌

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