Name: Wspomagana komputerowo wizualizacja na dużą skalę i kwantyfikacja masy wysp trzustkowych, rozkładu wielkości i architektury (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-03-04T15:00:00.000+00:00
Duration: 16 min 59 s
Description: Poznaj komputerową analizę architektury wysp trzustkowych w 3D przy użyciu immunohistochemii i oprogramowania ImageJ. Metoda umożliwia bezstronną kwantyfikację masy komórek beta, alfa i delta w całej tkance.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Badanie jest wspierane przez granty US Public Health Service DK-081527, DK-072473 oraz DK-20595 przyznane University of Chicago Diabetes Research and Training Center (Animal Models Core), a także przez darowiznę z Kovler Family Foundation.

1. Tworzenie wirtualnych przekrojów obrazów barwionych immunohistochemicznie
<ol>
<li>Otwórz program StereoInvestigator. Umieść czyste szkiełko z próbką w uchwycie mikroskopu i zwizualizuj ją w StereoInvestigator, klikając „Acquisition”, a następnie „Live Image” (Acquisition→ Live Image). Określ poziomy ekspozycji dla każdego kanału; w naszym przykładzie kanał 2 jest używany dla DAPI, kanał 3 dla GFP, kanał 4 dla RFP, kanał 5 dla Cy5, a kanał 6 dla Cy7. Do wyznaczenia poziomu ekspozycji użyj okna „Video Histogram”, które wyświetla intensywność fluorescencji. Odpowiednie intensywności fluorescencji są osiągane, gdy intensywność opada na prawym końcu histogramu wideo (Video Histogram). Poziomy ekspozycji można zmieniać w oknie „Camera Settings”. Histogram wideo można ustawić za pomocą pokrętła ostrości mikroskopu.</li>
<li>Przed utworzeniem wirtualnego przekroju (Virtual Slice), obrysuj próbkę, klikając na ekranie w punkcie oddalonym od próbki, co wyznaczy punkt odniesienia, a następnie klikając wzdłuż obrysu próbki. Po zakończeniu obrysowywania kliknij prawym przyciskiem myszy i wybierz „Close Contour”, aby połączyć punkty początkowy i końcowy.</li>
<li>Po zamknięciu obrysu wykonaj wirtualny przekrój dla próbki (Acquisition→ Acquire Virtual Slice). Po otwarciu opcji okna wirtualnego przekroju wybierz „High Speed Acquire” oraz automatyczne ostrzenie, odznaczając pole obok opcji „Manual”. Zapisz plik.</li>
<li>Wstępne ostrzenie wirtualnego przekroju musi zostać skalibrowane poprzez wybieranie (prawy przycisk myszy→ Add to Focus Site List) i ręczne ustawianie ostrości w kilku losowych sekcjach, tj. miejscach (sites), w podglądzie wirtualnego przekroju. Po ustawieniu ostrości w kilku miejscach uruchom wirtualny przekrój (prawy przycisk myszy→ Start Virtual Slice with Prefocus). Po zakończeniu wirtualnego przekroju dla pierwszej próbki przełącz się na następny kanał i odpowiednio dostosuj ekspozycję. Powtórz kroki 4 i 5 dla każdego kanału.</li>
</ol>
2. Komputerowa analiza dwuwymiarowa
Ilościowe oznaczenie wysepek
<ol>
<li>Obrazy są następnie przetwarzane za pomocą makra ImageJ o nazwie „IHCVS”, które najpierw przygotowuje załadowane obrazy do analizy, a następnie kwantyfikuje cechy wysp, takie jak skład komórkowy (tj. pole powierzchni populacji komórek beta, alfa i delta oraz całkowita powierzchnia wyspy jako suma tych wartości). Stos obrazów jest dzielony w ImageJ na oddzielne kanały, z których każdy przedstawia osobny obraz na podstawie barwienia immunohistochemicznego. Następnie każdy obraz jest automatycznie poddawany progowaniu, w wyniku czego powstaje 8-bitowy obraz czarno-biały, czyli maska obrazu poddanego progowaniu. Obrazy z poszczególnych kanałów są następnie sumowane arytmetycznie w kompozytową maskę, a na tak otrzymanym obrazie kompozytowym przeprowadzana jest wbudowana w ImageJ analiza cząsteczek.</li>
<li>Następnie identyfikowane są obszary zainteresowania (ROI), z wyłączeniem cząsteczek mniejszych niż pojedyncza komórka beta (&lt;170 μm2; powierzchnia obliczona przy założeniu średnicy ~15 μm; Hara et al., 2003). Wynikowe ROI są analizowane i kwantyfikowane za pomocą ImageJ; kwantyfikacja może obejmować obwód (odległość otaczającą obszar), kolistość (stopień zaokrąglenia, gdzie wartość 1,0 oznacza idealne koło), średnicę Fereta (najdłuższą odległość w obrębie obszaru) oraz współrzędne środka dla każdego analizowanego regionu, tak aby rozkład wysp mógł być analizowany matematycznie przy użyciu różnych kombinacji tych parametrów i przedstawiony na wykresie 3D, z którego dane zostaną wykorzystane do modelowania matematycznego. Analiza pojedynczego obrazu wirtualnego przekroju trwa 30 sekund. Wiele obrazów można analizować, osadzając skrypt przetwarzania i analizy obrazu w pętli obsługiwanej przez język makr ImageJ. Pętla otwiera wszystkie pliki w danym katalogu, analizuje obrazy i eksportuje wyniki do nowej lokalizacji w formie pliku Excel.</li>
<li>Zagregowane wyniki są zapisywane w arkuszu Excel, w którym przechowywane są dane takie jak powierzchnia, obwód, kolistość, średnica Fereta i środek każdej wyspy, wraz z odpowiadającymi im numerami naniesionymi na obrazie.</li>
</ol>
Analiza obliczeniowa i konfiguracja histogramu
<ol>
<li>Do przetwarzania zgromadzonych danych z arkuszy kalkulacyjnych, obejmujących setki tysięcy wpisów, wykorzystuje się skrypty Mathematica, które po uruchomieniu działają automatycznie. Jednym z kluczowych realizowanych procesów jest analiza częstotliwości, służąca do sporządzenia histogramu wykorzystywanego do badania rozkładu wielkości oraz wyznaczania wartości odstających w danych. Za pomocą skryptu mierzono całkowitą powierzchnię wysepek i porównywano ją z innymi parametrami, w szczególności z punktami czasowymi lub wiekiem trzustki, a następnie przedstawiano wyniki na wykresie.</li>
</ol>
3. Rekonstrukcja trójwymiarowa z dwuwymiarowych obrazów wirtualnych przekrojów barwionych immunohistochemicznie
Rekonstrukcja 3D wirtualnych przekrojów
<ol>
<li>Skopiuj skrypt („im_jp2_2_tiff”) do katalogu (folderu) zawierającego obrazy w formacie jp2. Uruchom skrypt w powłoce Linux, wpisując „./im_jp2_2_tiff” w konsoli i naciskając enter. Uruchomienie tego skryptu automatycznie przekonwertuje wszystkie obrazy jp2 w katalogu na pliki tiff, które są formatem wykorzystywanym do konstrukcji i kwantyfikacji stosów trójwymiarowych z wirtualnych przekrojów (Virtual Slices). (Uwaga: Jeśli skrypt się nie uruchamia, wpisz „chmod+x im_jp2_2_tiff”, co przekonwertuje plik tekstowy na skrypt, umożliwiając jego prawidłowe działanie).</li>
<li>Gdy wszystkie przechwycone obrazy zostaną przekonwertowane z formatu jp2 na pliki tiff, będą one gotowe do analizy w programie ImageJ.</li>
<li>W programie ImageJ otwórz wszystkie obrazy dla pierwszej próbki (w tym przypadku pięć obrazów: DAPI, GFP, RFP, Cy5, Cy7) i połącz je w jeden obraz (Image→ Color→ Merge Channels). Powtórz ten proces dla każdej z próbek. Po połączeniu wszystkich próbek w pojedyncze obrazy, wyczyść je, zaznaczając niepożądane obszary narzędziem „Polygon Selections” i wypełniając je (Edit→ Fill). (W razie potrzeby zmień rozmiar obrazów na mniejszy). Następnie przekonwertuj każdy obraz na obraz kolorowy RGB (Image→ Type→ RGB color). Na koniec utwórz stos z obrazów (Image→ Stacks→ Image to Stacks), które w razie potrzeby można dalej wyrównać za pomocą wtyczki „Stack Reg”. Ostatecznie połączenie kanałów, a następnie zestawienie obrazów tworzy montaż 3D wszystkich wysepek w całej trzustce. Aby wyświetlić obraz, kliknij „Plugins”, a następnie „3D viewer”.</li>
</ol>
4. Mapowanie wysepek
Gromadzenie stosów obrazów
<ol>
<li>Umieść całe preparaty wyseczek trzustkowych pod mikroskopem.</li>
<li>Otwórz oprogramowanie Slidebook. Przejdź do sekcji „Capture and Focus Control”, naciskając „Ctrl+Shift+E”. W oknie „Focus Control” ustaw obiektyw na 20X lub 40X, w zależności od wielkości wysepek. Jeśli używasz obiektywu immersyjnego, zastosuj wodę.</li>
<li>Aby zlokalizować wysepki za pomocą okularu mikroskopu, w oknie „Focus Controls” ustaw „Bin” na 2X, a zestaw filtrów (Filter Set) na User1. „Emission Selection” powinno być ustawione na 100% Eyes, a Neutral Density na 1. Kliknij „GFP ey”, a następnie „Open Fluor”.</li>
<li>Aby zwizualizować próbkę w programie Slidebook, wróć do okna Focus Controls, przełącz „Filter Set” na „Live” i kliknij „GFP ds”. Użyj joysticka, aby jak najlepiej wycentrować wysepkę w oknie Camera 1. Ustaw ostrość na głębokości w pobliżu centrum wysepki, gdzie komórki są łatwo rozróżnialne.</li>
<li>W oknie „Focus Controls” wybierz zakładkę „Z”. Kliknij „set” w górnym lewym rogu okna, aby ustawić aktualną głębokość jako punkt odniesienia. Używając sterowania mikroskopem, przesuń się do najwyższej głębokości wysepki, w której cechy są wyraźnie widoczne, i kliknij „Set Top”. Przesuń się na dno wysepki i kliknij „Set Bottom”. Kliknij „Go”, aby powrócić do punktu odniesienia.</li>
<li>W oknie Capture ustaw „Bin Factor” na „2X” oraz „Filter Set” na „Live”. Ustaw „Capture Type” na „3D” (wyłącznie 3D). Po prawej stronie okna kliknij „Use Top and Bottom Positions”. Kliknij „Return to Reference Point After Capture”. Ustaw „Step Size” na „3”.</li>
<li>Pod polem „Filter Set” zaznacz DAPI dsu, GFP dsu, RFP dsu oraz Cy5 Dsu. Dla każdego z nich kliknij „Find Best” w sekcji „Adjust Exposure”, a następnie kliknij „Test”, aby upewnić się, że wybrany czas ekspozycji jest odpowiedni. Kliknij „Start”, aby rozpocząć akwizycję.</li>
<li>Po zakończeniu akwizycji dostosuj poziomy w razie potrzeby i zmień wyświetlany kolor dla RFP na biały. Zapisz preparat i przejdź do View→Export→TIFF series. Wpisz nazwę preparatu z myślnikiem na końcu i zapisz plik. Zostanie utworzono dziesiątki pojedynczych plików TIFF, dlatego pomocne może być przechowywanie stosu obrazów każdej wysepki w oddzielnym folderze.</li>
</ol>
Mapowanie stosów obrazów
<ol>
<li>Otwórz program Stereo Investigator. Zwizualizuj obraz, otwierając stosy obrazów (File→ Image Stack → Image Stack Open). W menu „Image Scaling” ustaw wartość „Distance Between Images” na 3.00 μm. Aby skorygować binning 2X w programie Slidebook, zaznacz opcje „Override X and Y Scaling” oraz „User Specified for Source of X and Y” Scaling, a następnie wprowadź wartość 0.65 dla X i Y.</li>
<li>Wycentruj obraz, klikając w środku analizowanego wysepki w oknie „Macro window”. Oznacz co najmniej jedną komórkę za pomocą odpowiedniego markera. Komórki beta będą miały kolor zielony, komórki alfa czerwony, a komórki delta biały; użyj Markera 2 (puste koło) do oznaczania komórek beta, Markera 5 (pusty trójkąt) dla komórek alfa oraz Markera 6 (pusty trójkąt) dla komórek delta. Komórki należy oznaczać w centrum ich jądra, które będzie miało kolor niebieski, jeśli próbka została zabarwiona DAPI.</li>
<li>Po oznaczeniu co najmniej jednej komórki wyświetl widok ortogonalny („Orthogonal View”), używając ikony w górnym menu. Zaznacz opcje „Z-Filter” oraz „Symmetric”. Zakres powinien zostać ustawiony na 15.00. Zaczynając od poziomu Z 0.0, przewijaj wysepkę za pomocą kółka myszy i oznaczaj każdą komórkę odpowiednim markerem. Każdą komórkę należy oznaczyć tylko raz, w centrum jej głębokości. Po zakończeniu oznaczania na wszystkich poziomach Z można odznaczyć pole „Z-filter”. Spowoduje to wyświetlenie wszystkich markerów ze wszystkich poziomów Z.</li>
<li>Po oznaczeniu wszystkich komórek zapisz plik jako plik „DAT”, a następnie przejdź do File→ Export Tracing. Zapisz obrys jako plik „TXT”. Kliknij „New Data File”, aby wyczyścić obszar roboczy przed przystąpieniem do mapowania nowych wysepek.</li>
</ol>
5. Reprezentatywne wyniki:
Przygotowanie wirtualnych przekrojów (Virtual Slices) z immunohistochemicznie barwionej próbki trzustki pozwala na zbadanie wszystkich komórek endokrynnych (komórek alfa, beta i delta) w całej trzustce, zarówno wspólnie w obrębie wysp (Rysunek 1A), jak i indywidualnie w osobnych kanałach (Rysunek 1B). Dzięki zastosowaniu programów komputerowych i skryptów na tych wirtualnych przekrojach można przeprowadzić masową analizę wielkoskalowych danych. W szczególności analiza cząstek masek kompozytowych (Rysunek 1C) jest prezentowana w formie tabeli statystycznej zawierającej takie parametry jak pole powierzchni wyspy, obwód (dystans otaczający dany obszar), kolistość (stopień zaokrąglenia, gdzie 1,0 oznacza idealne koło) oraz średnica Fereta (najdłuższy dystans w obrębie obszaru) dla każdej wykrytej wyspy (Rysunek 1D). Wielkoskalowa analiza tych obrazów pozwala na wyznaczenie całkowitej liczby wysp i histogramów rozkładu wielkości, a także szczegółowe porównanie powierzchni komórek alfa, beta i delta. Dodatkowo każdy wirtualny przekrój jest pobierany z głębokości około 5 μm, a wszystkie poszczególne dwuwymiarowe wirtualne przekroje są następnie nakładane, aby stworzyć trójwymiarową rekonstrukcję całej próbki trzustki. Mapowanie wysp stanowi kolejny przykład nie tylko obrazowania wysp w 3D, ale także szczegółowej analizy wspomaganej komputerowo. Mapowanie wysp polega na uchwyceniu poszczególnych wysp (Rysunek 2A) i późniejszym znakowaniu komórek alfa, beta i delta w różnych płaszczyznach Z (Rysunek 2B) w celu wizualizacji wyspy w 3D (Rysunek 2C, D). Zautomatyzowana analiza matematyczna zmapowanych wysp obrazuje ich skład komórkowy i architekturę, w tym odległości między komórkami (Rysunek 2E) oraz skumulowane prawdopodobieństwa rozkładu odległości między komórkami (Rysunek 2F).

 <img src="/files/ftp_upload/2471/2471fig1.jpg" alt="Schemat analizy multispektralnej z obrazami mikroskopii fluorescencyjnej; przetworzone dane komórkowe, dołączony pasek skali." data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rysunek 1"> 
Rysunek 1. Wielkoskalowe obrazowanie i analiza rozkładu wysepek trzustkowych z wykorzystaniem techniki Virtual Slice. A. Widok wirtualnego przekroju sekcji trzustki ludzkiej. a. Barwienie immunohistochemiczne na insulinę (zielony), glukagon (czerwony), somatostatynę (biały) oraz DAPI (niebieski). b. Przekonwertowana maska 8-bitowa po automatycznym progowaniu. Obszar zaznaczony ramką został powiększony w części B. B. Widoki poszczególnych kanałów: a. komórki delta, b. komórki beta, c. komórki alfa oraz d. złączony obraz kompozytowy. C. Analiza cząstek wykonana na masce kompozytowej. Zwróć uwagę, że każda struktura wysepki, w tym małe skupiska komórek, została ponumerowana (podświetlenie niebieskie). D. Tabela statystyczna z różnymi parametrami zmierzonymi dla poszczególnych struktur, których identyfikatory odpowiadają znacznikom pokazanym w części C.
 <img src="/files/ftp_upload/2471/2471fig2.jpg" alt="Badanie interakcji komórkowych pod mikroskopem, schemat, kolorowe mapowanie komórek 3D, wykresy analizy odległości." data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rycina 1"> 
Rycina 2. Analiza wirtualnego przekroju immunohistochemicznego. A. Wykres rozrzutu 3D z Ryciny 1 przedstawiający rozkład wielkości i kształtu każdego wyspczeka według parametrów takich jak powierzchnia, kołowość i średnica Fereta. B. Wykres rozrzutu 3D z Ryciny 1 przedstawiający skład komórkowy i wielkość wyspeczków. C. Rozkład wielkości wyspeczków z analizy całego ludzkiego przekroju z Ryciny 1 dopasowany do lognormalnego rozkładu gęstości prawdopodobieństwa. D. Analiza matematyczna stosunków składu komórkowego (komórki beta na zielono, komórki alfa na czerwono i komórki delta na niebiesko) dla każdego przedziału efektywnej średnicy wyspeczków z Ryciny 1. E. a. Rozkład wielkości wyspeczków w analizie immunohistochemicznej opartej na losowym próbkowaniu (lewo). Rozkład wielkości wyspeczków w analizie wirtualnego przekroju (prawo). b. Porównanie wykresów log-normalnych analizy immunohistochemicznej opartej na losowym próbkowaniu (czerwony) oraz wirtualnego przekroju (niebieski).
 <img src="/files/ftp_upload/2471/2471fig3.jpg" alt="Analiza odległości komórkowych z wykorzystaniem mikroskopii, schematy i wykresy przedstawiające rozkład i analizę danych." data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Rycina 3"> 
Rycina 3. Mapowanie wysepek oraz analiza matematyczna składu i architektury komórkowej. A: Zrzut ekranu przedstawiający pojedynczą płaszczyznę ogniskową z 3D zrekonstruowanego stosu obrazów ludzkiej wyspki przesłanego do programu Stereo-Investigator (komórki beta na zielono, komórki alfa na czerwono, komórki delta na biało i jądra na niebiesko). B: Obrazy fluorescencyjne (po lewej) i odpowiadające im zmapowane dane (po prawej) w trzech różnych płaszczyznach ogniskowych przedstawionych w odstępach 10 μm. C: Reprezentatywny widok 3D zrekonstruowanych danych mapowania wysepek. D: Rekonstrukcja 3D wysepek pociętej na ćwiartki na podstawie współrzędnych uzyskanych z mapowania wysepek. E: Analiza matematyczna składu i architektury komórkowej. Po lewej: Częstość względna odległości międzykomórkowych dla dwóch komórek w obrębie jednej populacji komórek. Po prawej: Częstość względna odległości międzykomórkowych dla dwóch różnych populacji komórek. F: Test Kołmogorowa-Smirnowa (K-S). Po lewej: Prawdopodobieństwa skumulowane rozkładów odległości międzykomórkowych dla komórek alfa-alfa, beta-beta i delta-delta. Po prawej: Odległości K-S dla odpowiadających im trzech prawdopodobieństw skumulowanych.

<ol><li>Steiner, D. J., Kim, A., Miller, K., Hara, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pancreatic+islet+plasticity+-+Interspecies+comparison+of+islet+architecture+and+composition%5BTitle%5D)+AND+%22ISLETS%22%5BJournal%5D)">Pancreatic islet plasticity - Interspecies comparison of islet architecture and composition.</a> ISLETS. 2, 135-145 (2010).</li>
<li>Kim, A., Miller, K., Jo, J., Wojcik, P. l, Kilimnik, G., Hara, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Islet+architecture+-+a+comparative+study%5BTitle%5D)+AND+%22ISLETS%22%5BJournal%5D)">Islet architecture - a comparative study.</a> ISLETS. 1, 129-136 (2009).</li>
<li>Kilimnik, G., Kim, A., Jo, J., Miller, K., Hara, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantification+of+pancreatic+islet+distribution+in+situ+in+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Physiol+Endocrinol+Metab%22%5BJournal%5D)">Quantification of pancreatic islet distribution in situ in mice.</a> Am J Physiol Endocrinol Metab. 297, E1331-E1338 (2009).</li>
<li>Hara, M., Dizon, R. F., Glick, B. S., Lee, C. S., Kaestner, K. H., Piston, D. W., Bindokas, V. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Imaging+pancreatic+beta-cells+in+the+intact+pancreas%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Physiol+Endocrinol+Metab%22%5BJournal%5D)">Imaging pancreatic beta-cells in the intact pancreas.</a> Am J Physiol Endocrinol Metab. 290, E1041-E1047 (2006).</li>
<li>Hara, M., Wang, X., Kawamura, T., Bindokas, V. P., Dizon, R. F., Alcoser, S. Y., Magnuson, M. A., Bell, G. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transgenic+mice+with+green+fluorescent+protein-labeled+pancreatic+beta+-cells%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Physiol+Endocrinol+Metab%22%5BJournal%5D)">Transgenic mice with green fluorescent protein-labeled pancreatic beta -cells.</a> Am J Physiol Endocrinol Metab. 284, E177-E183 (2003).</li>
</ol>

Brak zadeklarowanych konfliktów interesów.

Zaprezentowana tutaj komputerowa wizualizacja i kwantyfikacja na dużą skalę dostarczają czterech kluczowych wniosków w badaniach nad wysepkami trzustkowymi: (1) Analiza preparatów trzustki na dużą skalę pozwala na kompleksowy wgląd w ogólny rozkład wielkości wysepek oraz ich architekturę. (2) Rekonstrukcja 3D i analiza matematyczna składu oraz architektury komórkowej dodatkowo ułatwiają badanie przestrzennego rozmieszczenia komórek endokrynnych wewnątrz wysepki. (3) Wyraźna plastyczność wysepek między różnymi gatunkami o...

<table><tbody><tr><td>Mikroskop fluorescencyjny</td><td>Mikroskop</td><td>Olympus Corporation</td><td>IX-81</td><td></td></tr><tr><td>Stereo Investigator</td><td>Program</td><td>MBF Bioscience</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Myszy MIP-GFP</td><td>Myszy</td><td>Jackson Laboratory</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Mathematica</td><td>Program</td><td>Wolfram</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Image J</td><td>Program</td><td>National Institutes of Health</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Slidebook</td><td></td><td>Program</td><td>Olympus</td><td></td></tr></tbody></table>

komputerowa wizualizacja i kwantyfikacja na dużą skalę masy wysepek trzustkowych, ich rozkładu wielkości oraz architektury

Computer-assisted Large-scale Visualization and Quantification of Pancreatic Islet Mass, Size Distribution and Architecture

Wyspa trzustkowa jest unikalnym mikroorganem składającym się z kilku wydzielających hormony komórek endokrynnych, takich jak komórki beta (insulina), komórki alfa (glukagon) i komórki delta (somatostatyna), które są osadzone w tkankach egzokrynnych i stanowią 1-2% całej trzustki. Istnieje ścisła korelacja między masą ciała a masą trzustki. Całkowita masa komórek beta również zwiększa się proporcjonalnie, aby zrekompensować zapotrzebowanie organizmu na insulinę. Wyjątkiem od tej proporcjonalnej ekspansji jest rozkład wielkości wysp. Duże zwierzęta, takie jak ludzie, mają podobny rozkład wielkości wysp co myszy, co sugeruje, że mikroorgan ten ma określoną granicę wielkości niezbędną do prawidłowego funkcjonowania. Niezdolność trzustek dużych zwierząt do generowania proporcjonalnie większych wysp jest rekompensowana przez zwiększenie liczby wysp oraz wzrost proporcji większych wysp w ogólnym rozkładzie ich wielkości. Ponadto wyspy wykazują uderzającą plastyczność w składzie komórkowym i architekturze pomiędzy różnymi gatunkami, a także w obrębie jednego gatunku w różnych warunkach patofizjologicznych. W niniejszym badaniu opisujemy nowe podejścia do analizy danych obrazowania biologicznego w celu ułatwienia automatyzacji procesów analitycznych, co pozwala na analizę dużych i heterogenicznych zbiorów danych w badaniach nad tak dynamicznymi procesami biologicznymi i złożonymi strukturami. Takie badania były utrudnione ze względu na trudności techniczne związane z bezstronnym próbkowaniem oraz generowaniem wielkoskalowych zestawów danych, które precyzyjnie oddawałyby złożoność procesów biologicznych w obrębie biologii wysp. Przedstawiamy tutaj metody zbierania bezstronnych, „reprezentatywnych” danych przy ograniczonej dostępności próbek (lub w celu zminimalizowania ich poboru) i w standardowych warunkach eksperymentalnych, a także precyzyjnej analizy złożonej trójwymiarowej struktury wyspy. Automatyzacja wspomagana komputerowo umożliwia gromadzenie i analizę wielkoskalowych zestawów danych, a także zapewnia bezstronną interpretację wyników. Ponadto precyzyjna kwantyfikacja rozkładu wielkości wysp i ich współrzędnych przestrzennych (tj. pozycji X, Y, Z) nie tylko prowadzi do dokładnej wizualizacji struktury i składu wyspy trzustkowej, ale pozwala nam również identyfikować wzorce podczas rozwoju i adaptacji do zmieniających się warunków za pomocą modelowania matematycznego. Metody opracowane w niniejszym badaniu mają zastosowanie również w badaniach nad wieloma innymi systemami i organizmami.

Opisano nowatorskie metody wspomagane komputerowo w zakresie wielkoskalowego pozyskiwania i analizy preparatów trzustki barwionych immunohistochemicznie: (1) rejestracja wirtualnych przekrojów (Virtual Slice) całego preparatu; (2) masowa analiza danych w dużej skali; (3) rekonstrukcja 2D wirtualnych przekrojów; (4) mapowanie 3D wysepek trzustkowych oraz (5) analiza matematyczna.

Komputerowa wizualizacja i kwantyfikacja na dużą skalę masy wysepek trzustkowych, ich rozkładu wielkości oraz architektury

Wyspa trzustkowa to unikalny mikroorgan składający się z kilku wydzielających hormony komórek endokrynnych, takich jak komórki beta (insulina), komórki alfa (glukagon), ...

Ogólnym celem niniejszej procedury jest zebranie nieobciążonych, reprezentatywnych danych z ograniczonej próby oraz precyzyjna analiza złożonej trójwymiarowej struktury tkanki. Osiąga się to poprzez najpierw wykonanie wirtualnych przekrojów immunohistochemicznie barwionych sekcji trzustki. Następnie wirtualne przekroje są kwantyfikowane za pomocą makra IHC virtual slice w oprogramowaniu ImageJ, a dane są analizowane przy użyciu skryptów napisanych dla programu Mathematica.Następnie, przy użyciu programu Image J, przeprowadza się rekonstrukcję 3D wirtualnych przekrojów. Ostatnim etapem procedury jest wykonanie stosu obrazów poszczególnych wysepek za pomocą oprogramowania Slidebook oraz ręczne mapowanie stosów obrazów w trzech wymiarach przy użyciu programu Stereo Investigator. W rezultacie, dzięki połączeniu obrazowania 3D i ręcznego mapowania, można uzyskać precyzyjną architekturę wysepek wraz z współrzędnymi 3D dla każdej komórki wysepki. Metoda ta może pomóc w udzieleniu odpowiedzi na kluczowe pytania w badaniach nad otyłością i cukrzycą, takie jak wpływ warunków fizjologicznych i patofizjologicznych na masę komórek beta trzustki, dystrybucję oraz architekturę wysepek.Implikacje tej techniki obejmują diagnostykę lub terapię otyłości oraz cukrzycy (diabetes mellitus), ponieważ lepsze zrozumienie zmian w masie komórek beta ułatwi opracowanie i ocenę interwencji terapeutycznych. Chociaż metody opisane w niniejszej pracy dostarczają wglądu w konkretny przypadek, dynamiczna analiza immunohistochemiczna trzustki może być zastosowana również w odniesieniu do szeregu innych organizmów i tkanek. Wizualna prezentacja tej metody jest kluczowa, ponieważ etapy analizy wspomaganej komputerowo są trudne do opanowania.Ze względu na złożoność analizy tak dużych zbiorów danych w dwóch i trzech wymiarach. Rozpocznij tę procedurę, umieszczając w uchwycie mikroskopu fluorescencyjnego czyste szkiełko zawierające cały przekrój trzustki poddanego immunohistochemicznemu barwieniu. Otwórz oprogramowanie Stereo Investigator i zwizualizuj próbkę, klikając opcję akwizycji.Następnie wykonaj obrazowanie na żywo. Określ poziomy ekspozycji dla każdego kanału, korzystając z okna histogramu wideo, które wyświetla intensywność fluorescencji. W tym przykładzie kanał drugi jest używany dla DAP, kanał trzeci dla GFP, kanał czwarty dla RFP, kanał piąty dla sci five oraz kanał szósty dla SCI seven.W oknie ustawień kamery dostosuj poziom ekspozycji tak, aby intensywność fluorescencji stopniowo spadała. Korzystając z prawej krawędzi histogramu wideo, można ustawić ostrość obrazu za pomocą pokrętła ostrości mikroskopu. Przed utworzeniem wirtualnego przekroju należy obrysować próbkę, klikając na ekranie w punkcie oddalonym od próbki, co wyznaczy punkt odniesienia.Następnie kliknij wokół obrysu próbki, aż kontur zostanie ukończony. Kliknij prawym przyciskiem myszy i wybierz „close contour”, aby połączyć punkty początkowy i końcowy. Po zamknięciu konturu wykonaj wirtualny przekrój próbki, wybierając opcję „acquisition”, a następnie „acquire virtual slice”. Gdy otworzą się opcje okna wirtualnego przekroju, wybierz „high speed acquire” oraz wyłącz funkcję „manual”.Ustaw ostrość, odznaczając pole obok opcji manual. Zapisz plik. Przeskaluj prefo, klikając prawym przyciskiem myszy i wybierając opcję dodaj do listy miejsc ostrzenia.Ręcznie ustaw ostrość w kilku losowych sekcjach w podglądzie wirtualnego przekroju. Po ustawieniu ostrości w kilku miejscach, uruchom wirtualny przekrój, klikając prawym przyciskiem myszy i wybierając opcję Start virtual slice with prefo. Po zakończeniu wirtualnego przekroju dla pierwszej próbki, przełącz się na następny kanał i odpowiednio dostosuj czas ekspozycji. Procedurę tę powtarza się dla każdego kanału w celu przeprowadzenia kwantyfikacji eyeletów. Przetwórz obrazy za pomocą makra ImageJ o nazwie I-H-C-V-S, które najpierw przygotowuje załadowane obrazy do analizy, a następnie kwantyfikuje cechy eyeletów, takie jak skład komórkowy.Makra I-H-C-V-S dzielą stos obrazów na poszczególne kanały kolorystyczne. W programie ImageJ każdy obraz jest konwertowany na ośmiobitową czarno-białą maskę. Po automatycznym progowaniu intensywności, obrazy z poszczególnych kanałów są sumowane arytmetycznie, tworząc maskę kompozytową.Wbudowana w program Image J funkcja analizy cząstek zastosowana do obrazu kompozytowego zidentyfikuje następnie obszary zainteresowania (ROI), wykluczając cząstki mniejsze niż jedna komórka beta. Kwantyfikacja ROI za pomocą programu Image J pozwala na wygenerowanie arkusza parametrów komórkowych.Zapisz zagregowane wyniki w arkuszu kalkulacyjnym Excel. Przechowuj dane, takie jak obwód obszaru, kolistość, średnica Fer oraz środek otworu dla każdego otworu, wraz z odpowiadającymi im numerami oznaczonymi na obrazie. Analizę obliczeniową tych parametrów można przeprowadzić zgodnie z opisem w protokole pisemnym. Aby uzyskać informacje, w tym analizę rozkładu i częstotliwości występowania otworów, wykonaj rekonstrukcję 3D wirtualnych przekrojów, uruchamiając skrypt, który konwertuje wszystkie obrazy w formacie JPG w katalogu na pliki TIF; jest to format wykorzystywany do konstrukcji i kwantyfikacji stosów trójwymiarowych z wirtualnych przekrojów.W tym przypadku wykorzystano skrypt o nazwie I MJ two two tiff. Skopiuj skrypt do katalogu zawierającego obrazy JP two. Uruchom skrypt w powłoce Linux, wpisując w konsoli dot slash I am JP two two TIFF, a następnie naciskając enter.Po przekonwertowaniu wszystkich zarejestrowanych obrazów z plików JPEG2 do formatu TIFF są one gotowe do analizy w programie ImageJ. W programie ImageJ należy otworzyć wszystkie obrazy dla pierwszej próbki, która w tym przypadku pochodzi z ludzkiej trzustki płodowej, a następnie połączyć je w jeden obraz, wybierając sekwencję Image, Color, a następnie Merge Channels. Powtórz ten proces dla każdej z próbek, aż wszystkie zostaną scalone w pojedyncze obrazy. Wyczyść obrazy, zaznaczając niepożądane obszary za pomocą narzędzia Polygon Selections.Wypełnij je, wybierając opcję edytuj, a następnie wypełnij. Przekształć każdy obraz w obraz kolorowy RGB. Na koniec utwórz stos z obrazów, które następnie można wyrównać za pomocą wtyczki stack reg.Ostatecznie, scalenie kanałów i połączenie obrazów pozwala na stworzenie montażu 3D wszystkich wysepek w całej trzustce. Aby zebrać stosy obrazów, należy umieścić całe preparaty wysepek trzustkowych pod mikroskopem. W przypadku użycia obiektywu imersyjnego wodnego należy nanieść wodę.Otwórz oprogramowanie slide book, a następnie przejdź do sterowania akwizycją i ostrzeniem, naciskając Ctrl+Shift+E w oknie sterowania ostrzeniem. Ustaw obiektyw na 20x lub 40x, w zależności od rozmiaru oczka. Aby zlokalizować oczka za pomocą okularu mikroskopu, ustaw bin na 2x oraz zestaw filtrów na user 1.W oknie sterowania ostrością wybór emisji powinien zostać ustawiony na 100%Eyes, a gęstość neutralna na jedno kliknięcie GFP ey; następnie otwórz okno podglądu, aby zwizualizować próbkę w slide book, wróć do okna sterowania ostrością i przełącz zestaw filtrów na tryb fix. Następnie kliknij G-F-P-D-S. Użyj dżojstika, aby jak najlepiej wycentrować oczko w oknie kamery 1.Ustaw ostrość na głębokość w pobliżu centrum otworu, w miejscu, gdzie komórki są łatwo dostrzegalne. W oknie sterowania ostrością wybierz zab. Użyj sterowania mikroskopem, aby przewinąć do najwyższej głębokości otworu, na której cechy są wyraźnie widoczne, a następnie kliknij „ustaw górną granicę” (set top).Przewiń do dołu okna wyboru i kliknij ustaw. Kliknij na dole, aby przejść dalej. Aby powrócić do punktu odniesienia w oknie przechwytywania, kliknij opcję zaawansowane, a następnie przełącz tryb kanału na alternatywny.Po prawej stronie okna ustaw współczynnik binowania (bin factor) na 2 oraz typ akwizycji (capture type) na 3D, zaznacz opcję użycia pozycji górnej i dolnej (use top and bottom positions) oraz powrotu do centralnej objętości po akwizycji (return to center volume after capture). Ustaw wielkość kroku (step size) na 3. Pod polem zestawu filtrów (filter set box) ustaw zestaw filtrów na tryb na żywo (live).Wybierz DAP, E-D-S-U-G-F-P-D-S-U-R-F-P-D-S-U oraz pięć jednostek DSU z SCI. Dla każdego z nich kliknij „find best” w sekcji „adjust exposure”. Następnie kliknij „test”, aby upewnić się, że wybrana ekspozycja jest odpowiednia.Kliknij start, aby rozpocząć akwizycję. Po zakończeniu akwizycji dostosuj poziomy w razie potrzeby i zmień wyświetlany kolor dla RFP na biały. Zapisz slajd i przejdź do widoku eksportu serii plików TIFF.Wpisz nazwę preparatu, dodając myślnik na końcu, i zapisz plik. Powstanie kilkanaście indywidualnych plików TIF, dlatego pomocne może być przechowywanie stosu obrazów każdego otworu w osobnym folderze. Aby zmapować stosy obrazów, otwórz oprogramowanie Stereo Investigator.Zwizualizuj obraz, otwierając stosy obrazów w menu skalowania obrazu. Ustaw odległość między obrazami na trzy mikrony, aby skorygować dwukrotne wygięcie. W książce slajdów wybierz opcję nadpisania skalowania X i Y oraz użyj określonego źródła dla skalowania X i Y.Wprowadź wartość 0,65 dla środka osi X oraz Y i powiększ obraz, klikając przycisk powiększenia, a następnie w obszarze interesującej nas wyspy w oknie makro zaznacz przynajmniej jedną komórkę. Po zastosowaniu odpowiedniego markera komórki beta będą widoczne na zielono, komórki alfa na czerwono, a komórki delta na biało.Zaznacz komórki w centrum ich jądra, które będą widoczne w kolorze niebieskim, jeśli próbka została zabarwiona DPI. Użyj Markera 2 do zaznaczenia komórek beta, Markera 5 do zaznaczenia komórek alfa oraz Markera 6 do zaznaczenia komórek delta. Po zaznaczeniu co najmniej jednej komórki wyświetl widok ortogonalny za pomocą ikony w górnym menu, zaznaczając opcje Z filter oraz symmetric.Zakres należy ustawić na 15.00. Zaczynając od poziomu 0.0 Z, należy przesuwać się przez oczka za pomocą kółka myszy i zaznaczać każdą komórkę odpowiednim markerem; każdą komórkę należy zaznaczyć tylko raz, w centrum jej głębokości. Po zakończeniu zaznaczania wszystkich poziomów Z, można odznaczyć pole kontrolne filtra Z.Spowoduje to wyświetlenie wszystkich markerów ze wszystkich poziomów Z. Po zaznaczeniu wszystkich komórek zapisz plik w formacie DAT. Następnie przejdź do opcji eksportu ścieżek (file export tracing).Zapisz obrys jako plik TXT. Na koniec kliknij „new data file”, aby wyczyścić obszar roboczy przed próbą mapowania nowych oczek. Przygotowanie wirtualnych przekrojów z próbki trzustki barwionej immunohistochemicznie pozwala na jednoczesne badanie endokrynnych komórek alfa, beta i delta w całej trzustce jako wysepek; barwienie immunohistochemiczne dla insuliny widoczne jest na zielono, dla glukagonu na czerwono, dla somatostatyny na biało, a dla DAP na niebiesko.Następnie obrazy przekształcono w maski ośmiobitowe po zastosowaniu automatycznego progowania. Przedstawiony tutaj obraz jest kompozytem po nałożeniu kanałów. Jednakże rozkład oczek z wykorzystaniem wirtualnych przekrojów pozwala również na indywidualną analizę w osobnych kanałach.Poniżej przedstawiono widoki każdego kanału, aby ukazać komórki delta, komórki beta oraz komórki alfa. Przeprowadzono analizę cząstek na podstawie maski kompozytowej, w której każda struktura oczka została ponumerowana i zaznaczona na niebiesko. Wynikiem analizy cząstek masek kompozytowych jest tabela danych zawierająca takie parametry jak powierzchnia wysp, obwód, kołowość oraz różne średnice dla każdego wykrytego oczka, których identyfikatory odpowiadają ponumerowanym etykietom na masce kompozytowej.Analiza tych obrazów na dużą skalę pozwala na wyznaczenie całkowitej liczby wysepek oraz histogramów rozkładu wielkości, a także na szczegółowe porównanie powierzchni komórek alfa, beta i delta. Mapowanie wysepek oraz analiza matematyczna składu i architektury komórkowej umożliwiają wyodrębnienie pojedynczej płaszczyzny ogniskowej z 3D zrekonstruowanego stosu obrazów ludzkich wysepek wczytanych do programu Stereo Investigator. Tutaj komórki beta są zaznaczone na zielono, komórki alfa na czerwono, komórki delta na biało, a jądra komórkowe na niebiesko.Po uchwyceniu poszczególnych eyeletów, w różnych płaszczyznach poziomych zaznaczono komórki alfa, beta i delta; tutaj przedstawiono obrazy fluorescencyjne oraz odpowiadające im dane map dla trzech różnych płaszczyzn ogniskowania w odstępach 10 micronów. Po zaznaczeniu komórek alfa, beta i delta w różnych płaszczyznach, eyelet można zwizualizować w 3D. Przedstawiono tutaj rekonstrukcję 3D eyeletu przeciętego w ćwiartkach, opracowaną na podstawie współrzędnych uzyskanych podczas mapowania eyeletów.Ponadto zautomatyzowana analiza matematyczna zmapowanych oczek może ukazać skład i architekturę komórkową. Przedstawiono tutaj względną częstość odległości międzykomórkowych dla dwóch komórek w obrębie jednej populacji komórek. Przedstawiono również względną częstość odległości międzykomórkowych między dwiema różnymi populacjami komórek.Przedstawiono również skumulowane prawdopodobieństwa rozkładów odległości międzykomórkowych dla komórek alfa-alfa, beta-beta oraz delta-delta. Na podstawie tych prawdopodobieństw można przeprowadzić test Kołmogorowa-Smirnowa (KS), aby uzyskać odpowiadające im dystanse KS. Po opanowaniu tej metody obrazowanie i analiza całego przekroju tkanki w dużej skali mogą zostać wykonane w ciągu czterech godzin.Rekonstrukcja 3D bloku tkanki może zostać wykonana w 30 minut. Ostatecznie obrazowanie 3D i mapowanie ręczne mogą zostać ukończone w ciągu czterech godzin, jeśli zostaną przeprowadzone prawidłowo. Podczas wykonywania tej procedury ważne jest, aby rozpocząć od wysokiej jakości barwienia immunohistochemicznego przekrojów.Dokładność późniejszej analizy będzie zależeć od danych surowych. Należy również upewnić się, że komputery posiadają co najmniej osiem gigabajtów pamięci RAM, aby móc przeprowadzić tak wielkoskalową analizę. Po opracowaniu technika ta utorowała drogę badaczom nie tylko w dziedzinie otyłości i cukrzycy, ale szeroko w wielu innych dziedzinach wykorzystujących standardową analizę patologiczną.Może to być szczególnie przydatne w sytuacjach, gdy dostępność próbek jest ograniczona. Po obejrzeniu tego filmu powinni Państwo dobrze rozumieć, jak zbierać nieobciążone, reprezentatywne dane przy ograniczonej liczbie próbek, stosując standardowe techniki. Wybór tylko jednego konkretnego obszaru może nie być reprezentatywny dla całego obrazu, co wykazaliśmy w naszym badaniu rozkładu wysepek trzustkowych.

computer-assisted-large-scale-visualization-quantification-pancreatic

Research

JoVE Journal

Biology

Biologia

Komputerowo wspomagane skalowanie i ilościowa analiza masy wysp trzustkowych, rozkładu wielkości i architektury

Poniższy protokół przedstawia proces wycinania trzustki do obrazowania wirtualnych przekrojów oraz następującą po nim kwantyfikację wszystkich komórek beta znakowanych GFP w całej trzustce.

Ilościowe oznaczanie masy komórek beta trzustki u myszy in situ

Opisujemy adaptację optycznej tomografii projekcyjnej (OPT)1 do obrazowania w bliskiej podczerwieni oraz implementację szeregu narzędzi obliczeniowych. Protokoły te umożliwiają ocenę masy β komórek trzustki (BCM) w większych próbkach, zwiększają wielokanałowość techniki i poprawiają jakość danych OPT.

Tomografia optyczna w bliskiej podczerwieni do oceny rozkładu masy komórek β w badaniach nad cukrzycą

Tutaj prezentujemy protokół do obrazowania sekcji ludzkiej trzustki w trzech wymiarach (3D) przy użyciu zoptymalizowanych metod pasywnego oczyszczania. Niniejszy manuskrypt demonstruje te procedury pasywnego oczyszczania optycznego, a następnie wielokrotnego barwienia immunofluorescencyjnego w celu zidentyfikowania kluczowych elementów autonomicznych i czuciowych sieci neuronowych unerwiających ludzkie wyspy trzustkowe.

Obrazowanie 3D w wysokiej rozdzielczości sieci neurowyspiowej ludzkiej trzustki

Ten protokół izolacji wysp opisał nową drogę wstrzykiwania kolagenazy w celu trawienia tkanki zewnątrzwydzielniczej oraz uproszczoną procedurę gradientu do oczyszczania wysp trzustkowych z myszy. Obejmuje trawienie enzymatyczne, gradientową separację/oczyszczanie i ręczne zbieranie wysepek. Udana izolacja może dać 250–350 wysokiej jakości i w pełni funkcjonalnych wysepek na mysz.

Prosty protokół o wysokiej skuteczności izolacji wysp trzustkowych od myszy

Tutaj prezentujemy protokół obrazowania i ilościowego oznaczania dynamiki wapnia w heterogenicznych populacjach komórek, takich jak komórki wysp trzustkowych. Reportery fluorescencyjne są dostarczane do obwodowej warstwy komórek w obrębie wyspy trzustkowej, która jest następnie unieruchamiana i obrazowana, a także przeprowadzana jest analiza dynamiki intensywności fluorescencji dla poszczególnych komórek.

Obrazowanie dynamiki wapnia w subpopulacjach komórek wysp trzustkowych myszy

Celem tego protokołu jest ciągłe monitorowanie dynamiki procesu wszczepiania ludzkich wysp trzustkowych oraz komórek gospodarza i dawcy. Osiąga się to poprzez przeszczepienie ludzkich wysp trzustkowych do przedniej komory oka (ACE) NOD. (Cg)-Gt(ROSA)26Sortm4-Rag2-/-mysz, a następnie wielokrotne obrazowanie 2-fotonowe.

Podłużne obrazowanie in vivo i kwantyfikacja przeszczepu ludzkich wysp trzustkowych i komórek gospodarza w przedniej komorze oka

Obrazowanie in vivo trzustki w wysokiej rozdzielczości było ułatwione dzięki oknu obrazowania przyżyciowego trzustki.

Stabilizowana podłużna wizualizacja trzustki na poziomie komórkowym in vivo w modelu mysim z oknem obrazowania przyżyciowego trzustki

W tym protokole wyspy trzustkowe są rekonstruowane i analizowane za pomocą algorytmów obliczeniowych zaimplementowanych w dedykowanej aplikacji wieloplatformowej.

Obliczeniowa rekonstrukcja wysp trzustkowych jako narzędzie do analizy strukturalnej i funkcjonalnej

Ten protokół opisuje, jak generować ludzkie wycinki trzustki od zmarłych dawców narządów w celu badania funkcji komórek w warunkach zbliżonych do fizjologicznych. To innowacyjne podejście umożliwia badanie normalnych i strukturalnie uszkodzonych wysp trzustkowych oraz skomplikowanych interakcji między przedziałami endokrynnymi i zewnątrzwydzielniczymi.

Generowanie wycinków ludzkiej tkanki trzustki w celu badania fizjologii endokrynnej i zewnątrzwydzielniczej trzustki

Biblioteki metagenomiczne archiwizują duże fragmenty ciągłych sekwencji genomowych mikroorganizmów bez konieczności ich wcześniejszej hodowli. Tworzenie...

Wielkoskalowe przesiewanie bibliotek metagenomicznych

Poznaj komputerową analizę architektury wysp trzustkowych w 3D przy użyciu immunohistochemii i oprogramowania ImageJ. Metoda umożliwia bezstronną kwantyfikację masy komórek beta, alfa i delta w całej tkance.

Komputerowa wizualizacja i kwantyfikacja na dużą skalę masy wysepek trzustkowych, ich rozkładu wielkości oraz architektury

Przeglądaj więcej filmów