Cell-ACDC를 사용한 다차원 현미경 데이터 분석

우리는 세포 분열 주기 분석 소프트웨어를 개발하여 Cell-ACDC라는 이름을 사용해 다차원 현미경 데이터 분석을 개선하고 있습니다. 이는 빠른 생물학적 발견의 병목 현상을 극복하기 위함입니다. 현재 AI 모델은 접근하기 어려운 경우가 많습니다. 또한, 고품질 결과를 얻기 위해서는 시각화와 수동 교정이 필요합니다.

하지만 적절한 도구가 없으면 이런 작업들은 매우 지루해질 수 있습니다. 시작하려면 시각화 및 수정 모듈의 메인 창에서 GUI 실행을 클릭하세요. 새 창의 툴바에서 폴더 아이콘을 클릭하고, 데이터가 들어있는 폴더를 선택하세요.

그 다음 Select Folder를 눌러 선택을 확인하세요. 드롭다운 메뉴에서 채널 위상 대비 사전 처리를 선택한 후 확인 버튼을 누르세요. 세그멘테이션 마스크 이름을 선택한 후 Load' Selected를 클릭하여 이전 단계에서 생성된 세그멘테이션 파일을 불러옵니다.

이미지 속성을 확인하려면 로중된 위치(Loaded Positions)를 확인해 보세요. 추가 형광 데이터 로드를 방지하기 위해 '아니오'를 선택하세요. 모드 선택기를 사용해 세그멘테이션과 트래킹 모드를 선택하세요.

메뉴 바에서 추적 단계로 이동한 뒤, 실시간 추적 알고리즘 선택을 선택한 후 생물체에 따라 원하는 실시간 추적기를 선택하세요. 왼쪽과 오른쪽 방향 키를 사용해 프레임 간 이동을 하세요. 프레임 10으로 이동하세요.

S 키를 눌러 수동 버드 분리 도구를 활성화하고, 오른쪽 클릭으로 셀 1의 분할 마스크를 자동으로 분할하세요. 이제 14프레임으로 이동하세요. B 키를 눌러 브러시 도구를 활성화하고, 왼쪽 마우스 버튼으로 새벽의 누락된 세그멘테이션 마스크를 그리세요.

사용 가능한 도구를 사용해 분할과 추적 오류를 수정하면서 다음 프레임을 계속 진행하세요. 적어도 42프레임까지는 수정하세요. 모드 선택기를 사용해 세포 주기 분석을 활성화하세요.

알림이 나오면 '예'를 선택해 1프레임으로 이동합니다. 왼쪽과 오른쪽 방향 키를 사용해 프레임 간 이동을 하세요. 요청이 나오면 확인을 눌러 셀 사이클 주석 표의 초기화를 수락하고, 41번 프레임으로 이동하세요.

셀 1 또는 그 부드를 우클릭하여 연결을 분리하고 셀 분할 이벤트를 주석으로 표시하세요. 관련 프레임을 계속 확인하고 사용 가능한 도구를 사용해 자동 마더-버드 할당의 오류를 수정하세요. 버드를 마더에 할당하려면, A키를 눌러 할당된 버드를 활성화하세요. 마우스 오른쪽 버튼을 누르고 버드를 누르고 있는 후 해당 모세포로 드래그한 후 마우스 버튼을 놓으세요.

셀 주기 주석을 재초기화하려면 툴바에서 적절한 옵션을 선택하세요. 어머니-꽃봉오리 결합을 끊거나 다시 결합하려면 어떤 도구도 선택하지 않도록 하세요. 기존 어머니-새싹 쌍을 우클릭해 관계를 끊거나, 다시 우클릭해서 연결을 다시 설정할 수 있습니다.

모드 선택기를 사용해 일반 사단 계보 트리를 활성화하세요. 알림이 나오면 '예'를 선택해 1프레임으로 이동하고, 좌우 화살표 키를 사용해 프레임 간 이동을 하세요. 편집 툴바에 있는 도구를 사용해 자동 어머니-딸 할당의 오류를 수정하세요.

알림이 나오면 변경 사항을 적용하려면 '전파'를 클릭하세요. 어머니를 새로운 세포 ID에 할당하려면, F 키를 눌러 새 세포 ID 찾기 도구를 활성화하세요. 새 세포를 우클릭하여 후보 어머니를 순환하세요. 종양 구상체에서의 핵 분할은 핵 부피의 광범위한 분포를 보여주었으며, 상당수의 물체는 작은 부피를 보이고 일부는 매우 큰 부피를 보였다.

종양 오르가노이드의 3D 뷰에서는 라벨이 붙은 여러 분절된 핵이 표시되었고, z-슬라이스에는 각 핵에 적용된 붉은 분절 윤곽이 표시되었다. 출아 효모에서는 H2B 단백질 양이 새싹 출현 시점에 급격히 증가했으며, 핵 분열 전에는 정체되었다. 효모 데이터셋에서 핵 분열 시점에 핵 수가 갑자기 증가했습니다.

마우스 배아 줄기세포에서는 세포 면적이 점차 증가하다가 최대에 도달한 후 세포 분열 중 감소했다가 딸세포에서 다시 증가하기 시작했습니다. 따라서 Cell-ACDC는 바이오이미지 분석을 위한 AI 모델에 쉽게 접근할 수 있게 해주고 현미경 데이터의 높은 공유 가능성을 보장하는 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크입니다. Cell-ACDC의 중요한 측면은 커뮤니티가 표준화된 데이터 구조를 가진 기존 워크플로우에 새로운 방법을 쉽게 통합할 수 있다는 점입니다.

Cell-ACDC에서 보정된 데이터를 활용해 최첨단 방법을 미세 조정하면 완전 자동화된 바이오이미지 분석의 토대가 마련될 수 있습니다.