여러 스케일에서 디지털의 연결 형태론의 자동 숄 분석

이 비디오는 국부적 변화를 관찰하기 위해 반자동 프로그램을 사용하여 총칭하여 신경돌기로 알려진 수상돌기와 축삭돌기의 형태를 분석하는 절차를 보여줍니다. 첫 번째 뉴런 J 소프트웨어는 뉴런의 8비트 TIFF 이미지를 추적하여 뉴라이트 세그먼트의 위치를 식별하는 데 사용됩니다. 그런 다음 Neuron Studio 소프트웨어를 사용하여 뉴돌라이트 간의 연결에 대한 구조적 정보를 정의합니다.

마지막으로, Bonfire MATLAB 프로그램을 실행하여 암초 분석, 신경돌기 분지 점 및 신경돌기 팁의 수를 포함하여 세포에서 형태학적 데이터를 추출합니다. 결과는 신경돌기 형태학의 국부적 변화를 보여주며, 이는 신경성 식물(neurotic arbor)의 하위 영역에 대한 암초 분석 수행에 기초한 것이다. 수작업 암초 분석과 같은 기존 방법에 비해 이 기술의 주요 장점은 프로그램이 반자동화되어 있어 분석의 효율성이 크게 향상되고 분석의 정확성을 확인할 수 있도록 데이터를 감사

여름 동안 Firestein 실험실에서 일하는 Hirsch AWA 학부생이 절차를 시연할 것입니다. 모닥불 프로그램을 사용하여 Neurites eight bit tiff의 형태학적 특성을 분석하려면 모닥불 프로그램을 다운로드한 후 개별 뉴런의 이미지를 얻어야 합니다. 모닥불 프로그램의 매개변수 부분에서 분석하려는 이미지의 이미지 해상도에 따라 프로그램 설정을 조정해야 합니다. 변수 선택 변환의 현재 값을 이미지의 이미지 해상도 값으로 바꿉니다.

모닥불이 데이터를 분석하기 위해서는 마스터 폴더, 모닥불 MATLAB M 파일이 포함된 모닥불 폴더, 서로 다른 조건을 각각 포함하는 하위 폴더, 서로 다른 조건 폴더 내의 셀 이미지 파일을 포함한 특정 구조로 파일을 구성해야 합니다. 이 실험에서는 수지상 형태학의 변화를 분석하기 위해 수상돌기만 추적합니다. 먼저 추적을 위해 이미지를 준비합니다.

neuron J 도구 모음에서 열기 버튼을 선택하여 이미지를 열고 추적하려는 이미지를 선택합니다. 이제 최대화 버튼을 선택하여 이미지의 밝기와 대비를 조정하여 뉴런 J 도구 모음에서 모든 Neurites 선택 이미지를 시각화한 다음 밝기 대비 조정을 선택하여 이미지 크기를 조정합니다. 추적을 시작하려면 neuron J 도구 모음에서 추적 추가 버튼을 선택하여 세포체 둘레를 추적합니다.

그런 다음 뉴런 J 도구 모음에서 레이블 추적 버튼을 선택하고 추적 ID 드롭다운 메뉴에서 N 1을 선택한 다음 뉴런 J 속성 창에서 0 6 유형을 선택하고 확인을 선택합니다. 신경돌기 추적을 시작하려면 뉴런 J 도구 모음에서 추적 추가 버튼을 선택하고 관심 있는 각 신경돌기 분기를 따라 추적을 추가합니다. 그리는 선분은 각 딸 분기 점이 있는 각 분기 점에서 멈추고 해당 지점에서 새 추적으로 시작하는 것이 가장 좋습니다.

neuron J 도구 모음에서 추적 저장 버튼을 선택하고 방금 만든 추적을 원본 이미지 파일과 동일한 폴더에 저장합니다. 그런 다음 neuron J에서 추적 파일 및 추적 식별자 파일을 내보냅니다.neuron J 도구 모음에서 추적 내보내기 버튼을 선택합니다. 이제 뉴런 J 내보내기 대화 상자에서 탭으로 구분 된 텍스트 파일, 각 추적 옵션에 대한 별도의 파일을 선택하고 뉴런 J가 파일 이름과 저장 위치를 선택하도록 허용을 선택합니다.

뉴런 J 도구 모음에서 추적 측정 단추를 선택한 다음 뉴런 J 측정 창에서 추적 측정 표시 옵션을 선택하고 뉴런 J 추적 창에서 파일 선택 실행을 선택한 다음 다른 이름으로 저장을 선택하고 파일을 저장합니다. 파일 이름은 원본 이미지 파일의 이름과 정확히 일치해야 하며 그 뒤에 밑줄 정보가 와야 하며 세 글자 파일 확장자를 포함해서는 안 됩니다. 컴퓨터가 XLS 파일 확장자를 자동으로 추가하지 않는지 확인하십시오.

이 경우 파일 확장자를 수동으로 삭제해야 합니다. 먼저 matlab을 열고 명령 창의 오른쪽 상단에 있는 트리플 점 버튼을 클릭하여 Bonfire load를 사용하여 폴더를 재구성합니다. 마스터 폴더에서 bonfire 폴더를 선택하고, 폴더 찾아보기 창에서 명령 창에 bonfire load를 입력한 다음 Enter 키를 누릅니다.

browse for folder(찾아보기 폴더), window(창)에서 분석하려는 조건 폴더를 선택하고 선택합니다. 그래. 이렇게 하면 각 개별 셀에 대한 모든 데이터를 포함하는 셀 하위 폴더를 만들어 폴더 구조가 재구성됩니다. 이제 파일 이름 밑줄 프리미엄 swc 파일을 만들려면 명령 창에 bonfire underscore NDF two s WC를 입력하고 Enter 키를 누릅니다.

폴더 찾아보기 창에서 모닥불 로드로 방금 재구성한 것과 동일한 조건 폴더를 선택하고 선택합니다. 그래. 이렇게 하면 선택한 조건에 대한 각 셀 폴더에 WC 파일이 생성됩니다. 각 셀 폴더에는 5개의 파일이 포함됩니다.

원본 TIF 이미지, NDF 파일, 밑줄 정보, 추적 식별자 파일, TXT 파일 및 swc 파일입니다. Neuron Studio를 사용하기 전에 프로그램의 기능과 바로 가기를 숙지하는 것이 좋습니다. 그들은 훌륭한 온라인 사용자 설명서를 가지고 있으며 키보드 단축키를 알면 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

먼저 neuron studio 프로그램을 열고 neuron studio 도구 모음에서 파일 열기를 선택하고 뉴런의 TIF 이미지를 찾으십시오. 편집하고 열려고 합니다. 실행 설정을 선택하고 세 개의 상자 각각에 하나씩 입력합니다.

복셀 크기 창에서 file import s wc를 선택합니다. 작업할 파일과 일치하는 적절한 WC 파일을 선택합니다. 이제 이미지 파일이 추적 이미지와 오버레이됩니다.

세포소마는 신경돌기를 연결하기 위해 빨간색 원으로 겹쳐야 합니다. 신경돌기 도구를 사용하여 노드를 조인하면 노란색 노드로 표시되는 각 분기점이 두 개의 분기만 만들 수 있습니다. 모든 추적은 소마와 연속적이어야 합니다.

이제 Neuron Studio에서 데이터를 내보내려면 파일을 선택하고, neurites를 저장하고, 기본 이름으로 저장하여 swc 파일에 Bonfire Trace를 입력합니다. 명령 창을 확인하고 Enter 키를 누릅니다. 폴더 찾아보기 창에서 방금 처리된 데이터가 포함된 조건 폴더를 선택하고 폴더의 이미지에 오류가 있는 경우 확인을 선택합니다.

이 프로그램은 dot S WC 파일에서 형태소 데이터를 추출하기 위해 오류의 위치를 표시하는 이미지를 출력합니다. 명령 창에 bonfire를 입력하고 Enter 키를 누릅니다. 폴더 찾아보기 창에서 분석하려는 조건 폴더를 선택하고 관심 있는 각 뉴런에 대해 확인을 선택합니다.

모닥불 분석은 분석에 사용된 어깨 고리와 함께 신경 형태 그래프를 생성합니다. 또한 bonfire 명령은 해석에서 가져온 모든 형태학적 정보가 포함된 MAT 파일을 생성합니다. 데이터형 bonfire 결과의 예비 그래프를 MATLAB 명령 창에서 보려면 폴더 찾아보기 창에서 보려는 조건의 조건 폴더를 선택하고를 선택하십시오. 그래.

폴더 찾아보기 창이 일시적으로 닫혔다가 다시 열리므로 추가 조건을 선택할 수 있습니다. 조건이 선택되면 취소를 선택하여 선택 프로세스를 종료합니다. Bonfire 결과는 형태소 데이터를 Excel 유형 bonfire Export로 내보내도록 선택한 조건 폴더의 데이터를 포함한 요약 차트를 MATLAB 명령 창으로 반환합니다.

폴더 찾아보기 창에서 내보낼 데이터가 포함된 조건 폴더를 선택하고 선택합니다. 좋아, 모닥불 내보내기는 형태소 데이터의 Excel 파일을 생성하고 선택한 조건 폴더에 배치합니다. 이제 두 가지 조건이 포함된 데이터 세트에서 모닥불 프로그램에 의해 생성된 데이터의 예를 보여 드리겠습니다.

다음은 두 조건의 반전 이미지의 예입니다. 이 이미지에서 조건 1이 조건 2보다 더 많은 수상돌기를 포함하고 있음을 알 수 있습니다. 이 현상은 모닥불 프로그램에 의해 생성되는 다양한 그래프에서도 관찰 될 수 있습니다.

모닥불 프로그램은 수상돌기의 하위 영역에 대한 분석을 수행하기 때문에 조건 1에서 증가된 수상돌기를 쉽게 식별할 수 있으며, 전체 수지상 아버의 얕은 곡선을 그리면 조건 1에 대해 세포체 원위부에 더 많은 수상돌기가 있음을 보여주고, 세포당 분기점과 말단점의 평균 수를 그래프로 표시한 뉴런은 조건 1이 조건 2보다 더 많은 분기점과 더 많은 말단점을 모두 포함하고 있음을 보여줍니다. 셀당 평균 프로세스 수는 1차, 2차, 3차 또는 고차 수상돌기에 대해 표시됩니다. 조건 1에 대해 더 많은 3차 및 고차 수상돌기가 있습니다.뿌리, 중간 및 말단 수상돌기에 대한 셀당 평균 프로세스 수를 그래프로 표시하면 조건 1이 조건 2보다 중간 또는 말단 프로세스가 더 많다는 것을 알 수 있습니다.

여기에 표시된 것은 세그먼트 ID별 암초 분석 곡선으로, 세그먼트가 1차, 2차 또는 3차 이상으로 그룹화됩니다. 3차 수상돌기의 증가는 상태 1 뉴런에 대한 세포체 원위에서 발생합니다. 세그먼트 아이덴티티별 암초 분석 곡선이 표시되며, 여기서 세그먼트는 루트 세그먼트, 중간 세그먼트 또는 터미널 세그먼트로 그룹화됩니다.

조건 1에서 중간 및 말단 수상돌기의 증가는 세포체의 원위에서 발생합니다. 이 비디오를 시청한 후에는 신경 형태학의 국부적 변화를 관찰하기 위해 모닥불 프로그램을 사용하여 암초 분석을 수행하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.