Name: SegElegans를 사용한 C. elegans 형광 이미지의 자동 분석 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-10-10T14:05:00.000+00:00
Duration: 6 min 27 s
Description: 학습하세요 SegElegans 딥러닝 시스템을 활용한 C. elegans 형광 이미지 자동 분석 방법을. 광학현미경 이미지에서 개별 웜을 정확히 분할하여 93% 이상의 정확도로 세포생물학 연구를 가속화합니다.

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<ol><li>Kaletta, T., Hengartner, M. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Finding+function+in+novel+targets%3A+C.+elegans+as+a+model+organism%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Drug+Discov%22%5BJournal%5D)">Finding function in novel targets: C. elegans as a model organism.</a> Nat Rev Drug Discov. 5 (5), 387-398 (2006).</li>
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<li>Castro, P. E. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SegElegans%3A+Instance+segmentation+using+dual+convolutional+recurrent+neural+network+decoder+in+Caenorhabditis+elegans+microscopic+images%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Biol+Med%22%5BJournal%5D)">SegElegans: Instance segmentation using dual convolutional recurrent neural network decoder in Caenorhabditis elegans microscopic images.</a> Comput Biol Med. 190, 110012(2025).</li>
<li>Trebing, K., Stańczyk, T., Mehrkanoon, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SmaAt-UNet%3A+Precipitation+nowcasting+using+a+small+attention-UNet+architecture%5BTitle%5D)+AND+%22Pattern+Recognit+Lett%22%5BJournal%5D)">SmaAt-UNet: Precipitation nowcasting using a small attention-UNet architecture.</a> Pattern Recognit Lett. 145, 178-186 (2021).</li>
<li>Woo, S., Park, J., Lee, J. Y., Kweon, I. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CBAM%3A+Convolutional+block+attention+module%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">CBAM: Convolutional block attention module.</a> arXiv. , (2018).</li>
<li>Shi, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Convolutional+LSTM+network%3A+A+machine+learning+approach+for+precipitation+nowcasting%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">Convolutional LSTM network: A machine learning approach for precipitation nowcasting.</a> arXiv. , (2015).</li>
<li>Stuhr, N. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rapid+lipid+quantification+in+Caenorhabditis+elegans+by+Oil+Red+O+and+Nile+Red+staining%5BTitle%5D)+AND+%22Bio+Protoc%22%5BJournal%5D)">Rapid lipid quantification in Caenorhabditis elegans by Oil Red O and Nile Red staining.</a> Bio Protoc. 12 (5), e4340(2022).</li>
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</ol>

<table><tbody><tr><td>인터넷 접속이 가능한 컴퓨터 (예: Dell Vostro 데스크탑)</td><td>여러 곳(예: Dell)</td><td>&nbsp;-</td><td>이를 통해 권장대로 클라우드 컴퓨팅을 통해 온라인 시겔레간스를 실행할 수 있고, ImageJ와 같은 이미지 분석 소프트웨어를 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>최소 6GB VRAM을 갖춘 CUDA 호환 그래픽 처리 장치(예: MSI Geforce RTX&nbsp; RTX3050 벤투스 2X 6GB) (선택 사양)</td><td>NVIDIA + 여러 제조사(예: Micro Star International)</td><td>https://developer.nvidia.com/cuda-gpus</td><td>이렇게 하면 로컬 머신에서 SegElegans를 오프라인으로 실행할 수 있습니다. CUDA 호환 GPU 칩셋은 여기에서 찾을 수 있습니다: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus VRAM은 제조사가 칩셋을 GPU에 실제로 구현하는 방식에 따라 달라집니다. 경고: 클라우드 컴퓨팅 버전이 달성하는 성능을 맞추려면 최소 요구사항(16+ GB VRAM)을 훨씬 초과하는 비싸고 강력한 CUDA 카드가 필요합니다.</td></tr><tr><td>에피형광 현미경 (Invitrogen EVOS FL Auto 2)</td><td>서모피셔 사이언티픽 &nbsp;</td><td>예를 들어 AMAFD2000</td><td>밝은 영역과 하나 이상의 형광 채널에서 거의 동시에 이미지를 자동으로 획득할 수 있는 시스템 사용을 권장합니다.</td></tr><tr><td>ImageJ (선택 사항)</td><td>NIH</td><td>https://imagej.net/software/fiji/downloads</td><td>피지 배포판을 추천합니다. 여기에서 https://imagej.net/software/fiji/downloads</td></tr><tr><td>NVIDIA GPU 호환 PC (예: Dell Vostro Desktop) (선택 사항) &nbsp;</td><td>여러 곳(예: Dell)</td><td>&nbsp;-</td><td>이는 로컬 컴퓨터에서 오프라인 구동을 위해 GPU와 함께 필요합니다. GPU는 윈도우 호환 하드웨어와 메인보드에 적절한 PCI 슬롯, 카드를 장착할 공간, 충분히 강력한 전원 공급 장치가 필요합니다.</td></tr><tr><td>세겔레건스</td><td>-</td><td>https://github.com/KonstantinosKounakis/SegElegansOnline/tree/v1.0&nbsp;</td><td>전체 지침은 원고를 참조하세요.nbsp;</td></tr></tbody></table>

segelegans를 사용한 c. elegans 형광 이미지의 자동 분석

Automated Analysis of C. elegans Fluorescence Images using SegElegans

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Microscopy, particularly of the fluorescent kind, is a frequently used tool in C. elegans research. The analysis of data from microscopy experiments can, ...

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연구

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생물학

우리는 multiwell 플레이트에 zebrafish 배아 유전자 변형의 자동 이미징 및 분석을위한 시스템의 개발을보고합니다. 이것은 Fibroblast 성장 팩터 리포터 유전자의 표현에 작은 분자, BCI의 복용 부양 효과를 측정하고 높은 처리량 zebrafish 화학 화면 설립을위한 기술을 제공하는 능력을 보여줍니다.

zebrafish 화학 화면을위한 자동화 이미징 및 분석의 개발.

이미징 C. 엘레간스</emEpifluorescent 현미경과 오픈 소스 소프트웨어를 사용> 태아

시냅스에서 신경 전달 물질 수용체 클러스터의 풍부한 강력히 시냅스 강도에 영향을 미칩니다. 이 방법에서는 단일 시냅스 해상도로 가로, 세로, 높이로 fluorescently-라벨이 신경 전달 물질 수용체를...

에서 시냅틱 형광의 자동 부량<em&gt; C. elegans</em

우리는 기록하고 계량화 할 수있는 비디오 속도 추적 현미경 시스템을 개발...

C. elegans 추적 및 행동 측정

이 비디오는 경기장에서 웜의 움직임을 기록하기 위해 비디오 및 추적 소프트웨어를 사용하는 방법을 설명합니다. 예제 프로토콜은 에탄올 노출이 웜 이동에 미치는 영향을 측정합니다.

C. 예쁜꼬마선충 이동 추적: 웜의 이동을 평가하는 방법

액체의 선충 유영의 컴퓨터 기반 분석을위한 효과적이고 간단한 방법을 설명한다. 이 방법은 C. elegans의 실험실에 대한 더 투자에 조금 필요합니다. 사용되는 하드웨어는 표준 및 행동 분석 (CeleST)을위한 컴퓨터 소프트웨어는 오픈 소스이다.

의 자동 분석<em&gt; C. 엘레</emCeleST 소프트웨어를 사용&gt; 수영 동작

여기, 우리는 넓은-범위 식이 제한 유전자 발현 및 수명에 관련 된 프레임 워크 제시. 우리는 넓은-범위 식이 제한 및 유전자 발현이이 패러다임에서의 양적 이미징에 대 한 프로토콜 설명합니다. 우리는 더 이상 음식 감지에 관여 유전자 회로의 정보 처리 기능 기본 공개 전산 분석 개요.

C. 선 충 에서 광범위 한 범위 식이 제한 유전자 식 수준 동안 수명 변조에서 인코딩된 정보의 정량화

여기에서 우리는 생활 C 에서 고해상도 현미경, 전산 도구 및 단일 세포 라벨링을 사용 하 여 조합 접근법을 제시 합니다. 신경 발달 중에 단일 세포 역학을 이해 하는.

등방성 라이트 시트 현미경 검사 및 자동 세포 계보 분석을 통해 아닌 간 분해능을 통한 배아 발생 발생

이 연구는 자유롭게 사용할 수있는 이미지 처리 도구를 사용하여 C. elegans에서 시냅스 크기와 현지화, 근육 형태 및 미토콘드리아 모양의 정량적 측정을 설명합니다. 이 접근은 C. elegans에 있는 미래 연구 결과가 유전 돌연변이 결과로 조직과 세포기관 구조 변경의 넓이를 정량적으로 비교하는 것을 허용합니다.

예쁜꼬마선충의 세포구조와 세포세포형태를 연구하기 위한 정량적 접근법

이 작품은 한 번의 하룻밤 실행에 80-100 C. 예쁜 꼬마 배아에서 배아의 동시 3D 시간 경과 영상을 허용하는 반 높은 처리량 프로토콜을 설명합니다. 또한 데이터 분석을 간소화하기 위해 이미지 처리 및 시각화 도구가 포함되어 있습니다. 사용자 정의 리포터 균주와 이러한 방법의 조합은 배아 발생의 상세한 모니터링을 가능하게.

C. elegans 배아 개발을 분석하는 세미 고처리량 이미징 방법 및 데이터 시각화 툴킷

웜 정렬/Worm_CP Caenorhabditis elegans 샘플을 곧게 하고 정렬하고 사전 학습 단계 없이 전체 웜 이미지 기반 assays를 득점하는 데 사용할 수 있는 간단한 FIJI/CellProfiler 워크플로우입니다. 우리는 고정 된 샘플에서 살아있는 동물 이나 지질 물방울에서 열 충격 유도 발현의 정량화에 웜 정렬 /Worm_CP 적용했습니다.

벌레 정렬 및 Worm_CP, Caenorhabditis elegans에서 얻은 형광 이미지 데이터의 스트레이트 및 정량화를 위한 두 개의 오픈 소스 파이프라인

학습하세요 SegElegans 딥러닝 시스템을 활용한 C. elegans 형광 이미지 자동 분석 방법을. 광학현미경 이미지에서 개별 웜을 정확히 분할하여 93% 이상의 정확도로 세포생물학 연구를 가속화합니다.

SegElegans를 사용한 C. elegans 형광 이미지의 자동 분석

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