의 발달 프로세스 추적 및 정량화 C. 엘레 오픈 소스 도구를 사용하여
December 16th, 2015
여기에서는 예쁜꼬마선충의 발달 과정을 추적하고 정량화하는 방법을 보여줍니다. 제시된 방법은 쉽게 구현할 수 있는 오픈 소스 도구를 기반으로 합니다. 3D 세포 모양 모델을 재구성하는 방법, 세포 내 구조를 수동으로 추적하는 방법, 피질 수축 흐름을 분석하는 방법을 보여줍니다.
이미지 분석 소프트웨어와 발생 생물학을 사용하는 전반적인 목표는 생물학적 과정의 기계론적 모델에 대한 정량적 데이터를 얻는 것입니다. 이 방법은 돌연변이 표현형을 정량적으로 분석할 수 있는 방법과 같은 발생 생물학의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 방법론의 가장 큰 장점은 연구자에게 생물학적 과정과 발달 현상의 변화를 편견 없는 방식으로 식별할 수 있는 능력을 제공한다
는 것입니다.이 방법은 바다의 우아함의 발달 및 형태 형성에 대한 통찰력을 제공하는 데 사용할 수 있지만 josepha와 같은 다른 모델 유기체에도 적용할 수 있으며, IOD를 사용한 세포 모양의 재구성을 시연하는 것은 제 연구실의 박사 과정 학생인 CINA Leman이 될 것입니다. IM MOD 프로그램을 설치한 후 내시 셸을 열고 IM 모드 창에 Im mod를 입력합니다. 3D 모델을 생성할 적절한 원시 데이터가 있는 파일을 선택하고 정보 창을 사용하여 Zap 창에서 개체의 맨 아래와 맨 위를 찾습니다.
정보 창에서 다시 셀 윤곽선을 추적하여 각 셀의 위쪽 평면에 첫 번째 윤곽선을 만들고 각 셀에 대해 새 개체를 만들도록 주의합니다. 그런 다음 Z에서 아래로 스크롤하여 각 Z 평면에 대한 새 윤곽을 만든 다음 각 셀에 대해 새 개체를 만듭니다. 모델에 적합한 만큼 셀의 윤곽을 그린 후 모델 뷰 창을 열어 객체와 객체의 윤곽선을 검사합니다.
그런 다음 모델 보기 도구 모음에서 edit and objects(편집 및 개체)를 선택합니다. 해당 편집 창이 열리고 모든 셀이 채워진 개체와 닫힌 개체로 모델링됩니다. 그리기 데이터 유형으로 mesh를 선택하고 그리기 스타일로 채우기를 선택합니다.
meshing을 클릭하고 cap 옵션을 확인합니다. 그런 다음 필요한 만큼 개체를 확인하고 메시를 클릭합니다. 모든 프로그램은 윤곽선 스택에서 솔리드 개체를 생성합니다.
뷰 창에서 Z 배율을 변경하여 필요에 따라 Z 샘플링 계수를 조정합니다. 그런 다음 편집 메뉴에서 보기를 선택하여 3D 개체를 회전하고 형광 타임랩스 녹화에서 개체를 추적하기 위해 적절하게 셀의 스냅샷 또는 동영상을 저장합니다. 먼저 NDR을 사용하여 원시 데이터를 TIFF 파일로 변환합니다.
그런 다음 파일을 엽니다. 결국 드롭됩니다. 2D 뷰어 아이콘을 선택하고 맞춤 범위 아이콘을 클릭하여 데이터 메뉴에서 히스토그램을 조정합니다.
파일, 이름, 이미지, 설정, 채널을 선택하고 X, Y, Z 해상도를 설정하고 X, Y, Z 값을 입력합니다. 핵에 주석을 달려면 관심 있는 평면으로 이동하여 2D 뷰어를 다시 선택합니다. 그런 다음 드롭다운 메뉴에서 계보를 선택하고 새 계보를 선택합니다.
시장에 출시할 관심 있는 핵을 클릭하고 드래그합니다. 그런 다음 핵을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 입자 이름 바꾸기를 선택합니다. 드롭다운 메뉴에서 파티클의 이름을 입력한 다음 화살표 아이콘을 드래그하여 원의 지름을 변경합니다.
그런 다음 오른쪽 아이콘을 클릭하여 핵의 중심면을 표시합니다. 그런 다음 시간과 평면으로 진행하려면 하단 도구 모음에서 프레임 및 Z 옵션을 선택하고 추적된 세포가 분열할 때까지 핵을 표시하는 원의 위치 또는 크기를 적절하게 조정합니다. 세포 분열이 관찰되면 딸핵을 표시하고 창 아이콘을 클릭하여 계통으로 전환합니다.
뷰어는 세 개의 핵을 모두 동시에 표시하고 계보 옵션에서 associate parent를 선택합니다. 그런 다음 모든 셀이 추적되면 파일 이름을 클릭하고 채널로 전환합니다. 입자 이미지 속도 대칭 소프트웨어를 사용하여 피질 흐름을 정량적으로 분석하기 위해 세포 분열 잔해를 표시합니다.
pif lab에 새 이미지 파일을 로드하고 염기서열분석 스타일을 선택합니다. 1, 2, 2, 3. 그런 다음 원하는 이미지 시퀀스가 포함된 디렉토리로 이동합니다.
이미지를 선택하고 추가를 클릭하여 이미지를 가져옵니다. 그런 다음, 분석 설정에서 제외를 선택합니다. ROI 마스크를 선택하고 버튼을 사용합니다.
현재 프레임에 대한 마스크를 그려 분석 설정에서 이미지의 원하지 않는 부분을 비활성화합니다. 다시 PIF 설정을 선택하고 원하는 PIF 알고리즘으로 fast Fourier transformation window deformation을 선택합니다. 패스 1의 경우 32단계 패스 2로 64픽셀의 질문 영역 값을 입력합니다.
질문 영역 값 32픽셀을 16단계로 입력합니다. 그런 다음 창 변형 드롭다운 메뉴에서 선형을 선택하고 하위 픽셀 변위 추정을 위한 가우스 2x3점 방법을 선택합니다. 이제 분석 메뉴에서 분석을 선택하고 모든 프레임 후처리 분석을 선택하고, 후처리 메뉴에서 벡터 검증을 선택하고, 플롯 메뉴에서 모든 프레임에 표준 편차 필터 임계값 7을 적용합니다.
파생 매개변수를 선택합니다. 데이터를 수정한 다음 벡터, 프레임당 픽셀을 수정하고 벡터와 고역 통과 필터의 부드러움을 조정합니다. 이러한 조정을 모든 프레임에 적용한 후 사용된 프레임을 1에서 끝으로 설정합니다.
마지막으로, 평균 벡터 계산 버튼을 클릭하여 방금 시연된 것처럼 이미지화된 야생형 C형 우아함 성인의 생식선 회전에 초점을 맞춘 모든 프레임의 평균 벡터를 측정합니다. 현미경 데이터에서 생식 세포의 3D 모델이 생성되어 세포가 CUS의 원위에서 근위부로 이동하는 동안 발생하는 세포 크기의 변화를 두 개의 컬러 타임 랩스 현미경을 사용하여 분석할 수 있습니다. NDR에서 라인 히스톤 융합 단백질과 비근육 미오신 (non-muscle myosin)에 의해 얻어진 모델은 세포 분열 잔여 유전의 고정관념 패턴을 보여줍니다.
또한, 라인 데이터로부터, 각 세포 L 및 세포 분열 잔여물에 대한 트랙과 세포 분열 타이밍과의 상관관계를 이 실험에서 얻을 수 있습니다. 대뇌피질 비근육 미오신 2의 높은 시간 해상도를 가진 단기 타임랩스 현미경을 수행하여 예상대로 gtpa 활성화 단백질 RGA 3 행에 대해 고갈된 야생형 배아 사이의 대뇌피질 편광 흐름의 역학 역학의 차이를 평가했습니다. 야생형 배아의 흐름은 주로 배아의 장축을 따라 이루어졌습니다.
RGA의 흐름은 3개의 RNA 간섭 배아가 이 축과 직교하는 반면, PIP 분석에서 쉽게 명백하게 드러났습니다. 일단 마스터되면 배아 발달 중 복잡한 물체의 수동 세분화 및 세포 추적은 세포 및 객체 추적을 수행하는 동안 적절하게 몇 시간 내에 수행 할 수 있습니다. 여기에 설명된 세 가지 도구를 사용하여 해석 중에 개체를 잃지 않도록 적절한 시간 해상도를 설정하는 것을 기억하는 것이 중요합니다.
통계적 분석은 또한 가변성에 대한 질문에 답하거나 다른 배아를 비교하기 위해 수행될 수 있습니다. 정량적 이미지 분석 소프트웨어를 구현함으로써 저희와 저희와 같은 다른 발생 생물학자들은 전례 없는 세부 수준에서 발달의 형태 유전학적 메커니즘을 탐구할 수 있습니다. 이 비디오를 시청한 후에는 다양한 소프트웨어 도구 세트를 사용하여 정량적 이미지 분석을 수행하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.
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개요
이 기사는 오픈소스 도구를 사용하여 C. elegans의 발달 과정을 추적하고 정량화하는 방법을 보여줍니다. 3D 세포 모양 모델의 재구성, 세포 내 구조의 수동 추적, 및 피질 수축 흐름 분석을 다룹니다.
주요 연구 구성 요소
과학 분야
- 발달 생물학
- 영상 분석
- 정량적 연구
배경
- 영상 분석 소프트웨어는 생물학적 과정에 대한 정량적 데이터를 얻는 데 도움을 줍니다.
- 방법론을 통해 발달 현상의 변화를 편견 없이 식별할 수 있습니다.
- C. elegans 이외의 다양한 모델 유기체에 적용 가능합니다.
- 세포 모양 재구성 및 돌연변이 표현형 분석에 초점을 맞춥니다.
연구 목적
- 발달 및 형태 형성에 대한 통찰력 제공
- 돌연변이 표현형의 정량적 분석
- 발달 생물학에서 오픈소스 도구의 사용을 시연
사용된 방법
- 영상 분석을 위한 IMOD 프로그램 설치.
- 원시 데이터에서 3D 모델을 생성하기 위한 IMOD 인터페이스 사용.
- 세포 내 구조의 수동 추적.
- 피질 수축 흐름 분석.
주요 결과
- 3D 세포 모양 모델의 성공적인 재구성.
- 세포 내 구조의 효과적인 추적.
- 발달 과정의 정량적 분석.
- 다양한 유기체에 적용 가능한 방법론 시연.
결론
- 제시된 방법은 발달 생물학에 대한 이해를 향상시킵니다.
- 오픈소스 도구는 생물학적 과정의 편견 없는 분석을 용이하게 합니다.
- 다양한 연구 맥락에서 더 광범위한 응용 가능성이 있습니다.
자주 묻는 질문
Executive Industry Relevance
Quantitative tracking of developmental processes in C. elegans using open-source image analysis tools enables mechanistic de-risking and functional target validation in early discovery. These workflows provide unbiased, reproducible data critical for distinguishing mutant phenotypes and clarifying developmental pathways. Integrating such quantitative imaging approaches strengthens predictive confidence and supports risk-adjusted portfolio decisions in preclinical research.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative interrogation of developmental hypotheses and mutant phenotypes.
- Supports mechanistic de-risking by clarifying cell lineage and morphogenetic events.
- Facilitates functional target validation through unbiased phenotype quantification.
- Improves predictive confidence for early-stage portfolio triage.
Screening & Assay Development
- Prepares validated biological systems for downstream quantitative imaging workflows.
- Standardizes assay outputs with reproducible, open-source analysis pipelines.
- Enables reliable tracking of subcellular structures and developmental events.
- Supports scalable screening of genetic or chemical perturbations in model organisms.
Translational & Preclinical Research
- Aligns quantitative imaging outputs with disease-relevant developmental models.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation of mechanistic hypotheses.
- Enables risk-adjusted advancement decisions based on robust phenotypic data.
- Supports translational biomarker identification when developmental processes are disease-linked.
Pipeline & Workflow Integration
These open-source imaging and analysis methods integrate from early discovery through preclinical model validation, supporting hypothesis testing, pathway clarification, and quantitative phenotyping.
- Discovery Biology: Quantitative image analysis supports hypothesis-driven interrogation of developmental mechanisms and mutant effects.
- Screening: Standardized tracking and measurement workflows enable reproducible comparison of experimental conditions.
- Analytics: Provides quantitative outputs such as cell shape, lineage, and contractile flow metrics for statistical analysis.
- Translational Research: Facilitates alignment of developmental phenotypes with disease models when relevant.
- Enterprise Reuse: Open-source tools and protocols are adaptable across laboratories and model systems, supporting broad R&D reuse.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in developmental biology studies.
- Operational Value: Promotes standardization, reproducibility, and scalability through open-source, platform-independent tools.
- Strategic Value: Enables better go/no-go decisions and capital efficiency by providing robust quantitative data.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of discovery-stage assets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in quantitative image analysis and developmental biology.
- Needs access to microscopy systems and compatible computational infrastructure.
- Demands cross-team standardization of imaging protocols and analysis pipelines.
- Adaptable to various model organisms and developmental systems with protocol adjustments.
- Manual segmentation and tracking may be time-intensive until proficiency is achieved.
