Tracking en kwantificeren van ontwikkelingsprocessen in C. elegans Het gebruik van open-source tools
16 december 2015
Hier wordt getoond hoe ontwikkelingsprocessen in C. elegans kunnen worden gevolgd en gekwantificeerd. De gepresenteerde methoden zijn gebaseerd op open-source tools die gemakkelijk kunnen worden geïmplementeerd. Het wordt gedemonstreerd hoe 3D-celvormmodellen kunnen worden gereconstrueerd, hoe subcellulaire structuren handmatig kunnen worden gevolgd en hoe corticaal contractiele stroom kan worden geanalyseerd.
Het algemene doel van het gebruik van beeldanalysesoftware en ontwikkelingsbiologie is om kwantitatieve gegevens te verkrijgen voor mechanistische modellen van biologische processen. Deze methode kan helpen bij het beantwoorden van sleutelvragen in de ontwikkelingsbiologie, zoals hoe kunnen mutante fenotypen kwantitativ worden geanalyseerd? Het belangrijkste voordeel van deze methodologie is dat het onderzoekers in staat stelt om veranderingen in biologische processen en ontwikkelingsverschijnselen op een onbevooroordeelde manier te identificeren.
Hoewel deze methode kan worden gebruikt om inzicht te krijgen in de ontwikkeling en morfogenese van zeeelegantie, kan deze ook worden toegepast op andere modelorganismen zoals josepha. Het demonstreren van de reconstructie van celvorm met IOD zal CINA Leman zijn, een promovendus in mijn laboratorium. Na het installeren van het IM MOD-programma, opent u de eunuch-shell en typt u Im mod in het IM mod-venster. Selecteer het bestand met de juiste ruwe gegevens om een 3D-model te genereren en gebruik de informatievenster om de onderkant en bovenkant van de objecten in het zap-venster te lokaliseren.
In het informatievenster, traceer opnieuw de celcontouren door de eerste contour op het bovenste vlak van elke cel te maken en ervoor te zorgen dat voor elke cel een nieuw object wordt gemaakt. Scroll vervolgens naar beneden in Z en maak een nieuwe contour voor elke Z-vlak, en creëer vervolgens voor elke cel een nieuw object. Nadat u zoveel cellen als geschikt voor het model hebt omlijnd, opent u het modelbeeldvenster om de objecten en hun contouren te inspecteren.
Kies vervolgens in de modelbeeldwerkbalk voor bewerken en objecten. Het respectieve bewerkingsvenster wordt geopend om alle cellen als gevulde en gesloten objecten te modelleren. Kies mesh als tekengegevenstype en fill als tekenstijl.
Klik op meshing en vink de optie cap aan. Selecteer vervolgens zoveel objecten als nodig is en klik op mesh. Het programma genereert vervolgens vaste objecten uit de stapels contouren.
Verander de Z-schaal in het weergavevenster om de Z-bemonsteringsfactor naar behoefte aan te passen. Selecteer vervolgens onder het bewerkingsmenu weergave om de 3D-objecten te roteren, snapshots of films van de cellen op te slaan, zoals gepast om objecten van fluorescente time-lapse opnames te volgen. Gebruik NDR eerst om de ruwe gegevens om te zetten in een TIFF-bestand.
Open vervolgens het bestand. Selecteer in end drop het 2D-viewerpictogram en klik op de fit range-pictogram om de histogram onder het gegevensmenu aan te passen.
Selecteer bestand, naam, afbeelding, set, kanaal en stel X, Y, Z-resolutie in en voer de X, Y en Z waarden in. Om de kernen te annoteren, gaat u naar het gewenste vlak en selecteert u de 2D-viewer opnieuw. Selecteer vervolgens lijn uit het vervolgkeuzemenu en kies nieuwe lijn.
Klik en sleep op de kern van belang om te markeren. Klik vervolgens met de rechtermuisknop op de kern en kies hernoem deeltje. Kies in het vervolgkeuzemenu een naam voor het deeltje en sleep vervolgens het pijlpictogram om de diameter van de cirkel te wijzigen.
Klik vervolgens op het rechterpictogram om het centrale vlak van de kern te markeren. Om in tijd en vlak te gaan, kies de frame- en Z-opties in de onderste werkbalk en pas de positie of grootte van de cirkel die de kern markeert dienovereenkomstig aan totdat de getraceerde cel zich deelt. Wanneer een celdeling wordt waargenomen, markeer de dochterkernen en klik op het vensterpictogram om over te schakelen naar lijn.
Viewer markeert alle drie de kernen tegelijkertijd en selecteert geassocieerde ouder onder de lijnoptie. Wanneer vervolgens alle cellen zijn gevolgd, klikt u op de bestandsnaam en schakelt u over naar het kanaal. Markeer de celdelingsrestant om de corticale stroom kwantitatief te analyseren met behulp van de software voor snelheidssymmetrie van deeltjesbeeld.
Laad de nieuwe afbeeldingsbestanden in pif lab en selecteer de sequencingstijl. 1, 2, 2, 3. Navigeer vervolgens naar de directory met de gewenste sequentie van afbeeldingen.
Selecteer de afbeeldingen en klik op toevoegen om de afbeeldingen te importeren. Selecteer vervolgens onder analyse-instellingen uitsluitingen. ROI-masker en gebruik de knop.
Teken maskers voor het huidige frame om het ongewenste deel van de afbeeldingen onder de analyse-instellingen te deactiveren. Selecteer opnieuw PIF-instellingen en kies fast Fourier-transformatie vensterdeformatie als de gewenste PIF-algoritme. Voer voor doorgang een waarde van 64 pixels in voor de ondervragingsgebied met een stap van 32 voor doorgang twee.
Voer een waarde van 32 pixels in voor het ondervragingsgebied met een stap van 16. Selecteer vervolgens lineair uit het vervolgkeuzemenu voor vensterdeformatie en kies de Gaussiaanse twee op drie punten methode voor schatting van subpixel verplaatsing. Selecteer nu analyseren uit het analysemenu en selecteer analyseer alle frames post-processing, selecteer vectorvalidatie uit het post-processing menu en pas een standaarddeviatiefilterdrempel van zeven toe op alle frames uit het plotmenu.
Selecteer afgeleide parameters. Wijzig gegevens gevolgd door vectoren, pixels per frame en pas de gladheid van de vectoren en hoge pasfilter aan. Nadat u deze aanpassingen op alle frames hebt toegepast, stelt u de gebruikte frames in op een tot einde.
Klik ten slotte op de knop bereken gemiddelde vectoren om de gemiddelde vectoren van alle frames te meten, waarbij de nadruk ligt op de draaiing van de gonad van volwassen wilde type C elegance-afbeeldingen zoals zojuist is gedemonstreerd. Een 3D-model van de kiemcellen wordt gegenereerd uit de microscopiegegevens, waardoor analyse van de veranderingen in celgrootte mogelijk is die optreden terwijl de cellen overgaan van de distale naar de proximale arm van de cus met behulp van tweekleurige time-lapse microscopie. De modellen verkregen door lijnhistone-fusie-eiwitten en niet-spiermyosine in NDR illustreren het stereotiepe patroon van erfelijke celdelingsrestanten.
Bovendien kunnen uit de lijngegevens de tracks voor elke cel L en celdelingsrestant en de correlatie met het tijdstip van celdeling worden verkregen in
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Overzicht
Dit artikel demonstreert methoden voor het volgen en kwantificeren van ontwikkelingsprocessen in C. elegans met behulp van open-source tools. Het behandelt de reconstructie van 3D celvormmodellen, handmatig volgen van subcellulaire structuren en analyse van corticale contractiele stroming.
Belangrijkste studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Ontwikkelingsbiologie
- Beeldanalyse
- Kwantitatief onderzoek
Achtergrond
- Beeldanalysesoftware helpt bij het verkrijgen van kwantitatieve gegevens voor biologische processen.
- Methodologie maakt onbevooroordeelde identificatie van veranderingen in ontwikkelingsverschijnselen mogelijk.
- Toepasbaar op verschillende modelorganismen buiten C. elegans.
- Focus op het reconstrueren van celvormen en analyseren van mutante fenotypes.
Doel van de studie
- Om inzichten te verschaffen in ontwikkeling en morfogenese.
- Om mutante fenotypes kwantitatief te analyseren.
- Om het gebruik van open-source tools in ontwikkelingsbiologie te demonstreren.
Gebruikte methoden
- Installatie van IMOD-programma voor beeldanalyse.
- Gebruik van de IMOD-interface om 3D-modellen te genereren uit ruwe gegevens.
- Handmatig volgen van subcellulaire structuren.
- Analyse van corticale contractiele stroming.
Belangrijkste resultaten
- Succesvolle reconstructie van 3D celvormmodellen.
- Effectief volgen van subcellulaire structuren.
- Kwantitatieve analyse van ontwikkelingsprocessen.
- Gedemonstreerde methodologie toepasbaar op verschillende organismen.
Conclusies
- De gepresenteerde methoden verbeteren het begrip van ontwikkelingsbiologie.
- Open-source tools vergemakkelijken onbevooroordeelde analyse van biologische processen.
- Mogelijkheid voor bredere toepassing in verschillende onderzoekscontexten.
Veelgestelde vragen
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.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Title
0:52
3D Cell Shape Model Reconstruction with IMOD
3:08
Fluorescently-labeled Structure Tracking with Endrov
5:33
Cortical Actomyosin Flow Analysis with PIVIab
8:04
Results: Representative C. elegans Developmental Tracking Analyses
9:39
Conclusion
