Method Article

Wykorzystanie bibliotek przetwarzania obrazów w celu usprawnienia kwantyfikacji jąder

DOI:

10.3791/67945

June 6th, 2025

In This Article

Summary

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ten artykuł opisuje krok po kroku metody automatyzacji kwantyfikacji jąder na podstawie obrazów za pomocą programu wykonywalnego o otwartym kodzie źródłowym, sprawdzanego w różnych gęstościach komórek. Ten program stanowi alternatywę, która usuwa bariery związane z kosztami, dostępnością dla użytkowników o ograniczonych umiejętnościach technologicznych oraz walidacją specyficzną dla aplikacji, która może ograniczać użyteczność istniejących technologii.

Abstract

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Testy żywych komórek i analizy komórek oparte na obrazie wymagają normalizacji danych dla dokładnej interpretacji. Powszechnie stosowaną metodą jest barwienie i ilościowe oznaczanie jąder, a następnie normalizacja danych do liczby jąder. Ta liczba jąder jest często wyrażana jako liczba komórek w komórkach jednojądrowych. Chociaż ręczna kwantyfikacja może być pracochłonna i czasochłonna, dostępne zautomatyzowane metody mogą nie być preferowane przez wszystkich użytkowników, mogą nie mieć walidacji dla tego konkretnego zastosowania lub mogą być zbyt kosztowne. W tym miejscu przedstawiamy instrukcje krok po kroku dotyczące przechwytywania wymiernych obrazów jąder barwionych fluorescencyjnymi barwnikami DNA, a następnie ilościowego określania jąder za pomocą zautomatyzowanego oprogramowania do liczenia obiektów opracowanego przy użyciu bibliotek widzenia komputerowego Python. Weryfikujemy również ten program w szerokim zakresie gęstości komórek. Chociaż dokładny czas wykonania programu różni się w zależności od liczby obrazów i sprzętu komputerowego, ten program konsoliduje godziny pracy, licząc jądra w sekundach, aby program mógł działać. Chociaż protokół ten został opracowany przy użyciu obrazów utrwalonych, barwionych komórek, obrazy barwionych jąder w żywych komórkach i zastosowania immunofluorescencji można również określić ilościowo za pomocą tego programu. Ostatecznie program ten zapewnia opcję, która nie wymaga wysokiego stopnia umiejętności technologicznych i jest zweryfikowaną alternatywą typu open source, która pomaga biologom komórkowym i molekularnym w usprawnianiu ich przepływów pracy, automatyzując żmudne i czasochłonne zadanie kwantyfikacji jąder.

Introduction

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Eksperymenty funkcjonalne i oparte na obrazach są kluczowe dla zrozumienia wpływu eksperymentalnych terapii na biochemię i fizjologię całych komórek. Prawidłowa interpretacja danych z eksperymentów biologii komórki zależy od dokładności i odtwarzalności protokołu eksperymentalnego, w tym normalizacji danych. Na przykład analizy zużycia tlenu i wskaźników zakwaszenia zewnątrzkomórkowego w żywych komórkach na początku badania i po leczeniu określonymi lekami pozwalają na ocenę różnych aspektów metabolizmu energetycznego1,2. Pomiar aktywności enzymów, takich jak dehydrogenaza mleczanowa w supernatancie kultur kom....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

UWAGA: Dodatkowe pliki można znaleźć pod następującym linkiem https://osf.io/a2s4d/?view_only=2d1042eb8f7c4c4a84579fe4e84fb03c

1. Przechwytywanie i zapisywanie obrazów za pomocą mikroskopii fluorescencyjnej

  1. Przygotuj próbki komórek lub tkanek do obrazowania, w tym barwienie wybranym barwnikiem DNA. Aby uzyskać wykorzystane tutaj obrazy, mioblasty C2C12 (CRL-1772, American Type Culture Collection) hodowano na 6-dołkowych płytkach przez 48-72 godziny w standardowych warunkach hodowli (5% CO2, 37 °C, nawilżane), z lub bez 50 mM EtOH6 i utrwalone w lodowatym metanolu, jak wcześniej opisano

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Każdy cykl obrazu wsadowego tworzy: 1) zestaw plików graficznych z nałożonymi konturami pokazującymi kontury zidentyfikowanych jąder (Rysunek 5), oraz 2) plik .csv (arkusz kalkulacyjny) łączący nazwy plików graficznych i związane z nimi liczby. Przeglądanie konturów pozwoli użytkownikowi wizualnie ocenić jakość liczenia. W szczególności obrazy uzyskane zgodnie z sekcją 1 powinny mieć wszystkie (lub prawie wszystkie) jądra otoczone ciągłą zieloną linią wskazuj.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Nasz program do kwantyfikacji jąder ma kilka zalet w porównaniu z istniejącymi opcjami: wymaga jedynie minimalnych umiejętności technologicznych, jest walidowany pod kątem konkretnego zadania kwantyfikacji jąder i jest open-source; W ten ostatni sposób pokonuje się bariery związane z kosztami. Ostatecznie, program ten zapewnia biologom komórkowym i molekularnym dodatkową opcję szybkiego i dokładnego oznaczania ilościowego jąder na obrazach zarejestrowanych za pomocą mikroskopii fluorescencyjnej. Obecnie dostępne programy.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy deklarują brak konfliktu interesów.

Acknowledgements

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Finansowanie tej pracy zostało zapewnione przez National Institutes of Health/National Institute on Aging (R01AG084597; DEL i HYL) oraz przez fundusze start-upowe z Texas Tech University (DEL). Autorzy pragną podziękować programom Texas Tech University Undergraduate Research Scholars i TrUE Scholars za udzielenie wsparcia finansowego naukowcom licencjackim, którzy przyczynili się do tej pracy (REH, MRD, CJM, AKW). Dziękujemy również doktorom Lauren S. Gollahon i Michaelowi P. Massettowi za łaskawe podzielenie się swoją przestrzenią laboratoryjną i sprzętem.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Komputer z dostępem do pliku wyników z metody 2 lub 3-patrz krok 2.6 (dla metody 2) lub krok 3.3.9 lub 3.4.9 (dla metody 3)
Komputer z dostępem do Internetu, nowoczesna przeglądarka-np. Google Chrome
Komputer z dostępem do Internetu, nowoczesną przeglądarką i systemem operacyjnym WindowsRóżniW przypadku komputerów Mac, Linux lub innych systemów operacyjnych użyj metody 3
Komputer z oprogramowaniem do przechwytywania obrazówZeissAxioVisionDopuszczalne jest inne oprogramowanie; musi być kompatybilny z mikroskopem fluorescencyjnym
Lokalizacja pliku wyjściowego (arkusz kalkulacyjny wyników i kontury obrazu)-Może to być nowy, pusty folder
Mikroskop fluorescencyjnyZeissAxiovert 200MInne mikroskopy fluorescencyjne są dopuszczalne; muszą być wyposażone w odpowiednie kostki filtrujące, pożądany obiektyw i kamerę 
Folder zawierający wszystkie obrazy do ilościowego określenia-patrz krok 1.12
Python w wersji 3.10 lub nowszejPython-dostępny do bezpłatnego pobrania i instalacji pod adresem https://www.python.org/downloads/ 
Próbki do obrazowania-utrwalone lub żywe, barwione lub barwione fluorescencyjnymi barwnikami DNA
Oprogramowanie do arkuszy kalkulacyjnychMicrosoftExcelDopuszczalne jest również podobne oprogramowanie do arkuszy kalkulacyjnych
się

References

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Chacko, B. K., et al. The bioenergetic health index: A new concept in mitochondrial translational research. Clin Sci. 127 (6), 367-373 (2014).
  2. Desousa, B. R., et al. Calculation of ATP production rates using the Seahorse XF Analyzer. EMBO Rep....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Nuclei QuantificationComputer VisionAutomated Object CountingFluorescent DNA StainsImage Based Cell AnalysisData NormalizationPython Computer VisionCell AssaysOpen Source WorkflowCell Count

Related Articles