-1::1
Simple Hit Counter
Skip to content

Products

Solutions

×
×
Sign In

PL

EN - EnglishCN - 简体中文DE - DeutschES - EspañolKR - 한국어IT - ItalianoFR - FrançaisPT - Português do BrasilPL - PolskiHE - עִבְרִיתRU - РусскийJA - 日本語TR - TürkçeAR - العربية
Sign In Start Free Trial

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

Behavior
Biochemistry
Bioengineering
Biology
Cancer Research
Chemistry
Developmental Biology
View All
JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

Biological Techniques
Biology
Cancer Research
Immunology
Neuroscience
Microbiology
JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduate courses

Analytical Chemistry
Anatomy and Physiology
Biology
Cell Biology
Chemistry
Civil Engineering
Electrical Engineering
View All
JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

Advanced Biology
Basic Biology
Chemistry
View All
JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

Biology
Chemistry

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

Accounting
Finance
Macroeconomics
Marketing
Microeconomics

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Authors

Teaching Faculty

Librarians

K12 Schools

Biopharma

Products

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduates

JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Solutions

Authors
Teaching Faculty
Librarians
K12 Schools
Biopharma

Language

pl_PL

EN

English

CN

简体中文

DE

Deutsch

ES

Español

KR

한국어

IT

Italiano

FR

Français

PT

Português do Brasil

PL

Polski

HE

עִבְרִית

RU

Русский

JA

日本語

TR

Türkçe

AR

العربية

    Menu

    JoVE Journal

    Behavior

    Biochemistry

    Bioengineering

    Biology

    Cancer Research

    Chemistry

    Developmental Biology

    Engineering

    Environment

    Genetics

    Immunology and Infection

    Medicine

    Neuroscience

    Menu

    JoVE Encyclopedia of Experiments

    Biological Techniques

    Biology

    Cancer Research

    Immunology

    Neuroscience

    Microbiology

    Menu

    JoVE Core

    Analytical Chemistry

    Anatomy and Physiology

    Biology

    Cell Biology

    Chemistry

    Civil Engineering

    Electrical Engineering

    Introduction to Psychology

    Mechanical Engineering

    Medical-Surgical Nursing

    View All

    Menu

    JoVE Science Education

    Advanced Biology

    Basic Biology

    Chemistry

    Clinical Skills

    Engineering

    Environmental Sciences

    Physics

    Psychology

    View All

    Menu

    JoVE Lab Manual

    Biology

    Chemistry

    Menu

    JoVE Business

    Accounting

    Finance

    Macroeconomics

    Marketing

    Microeconomics

Start Free Trial
Loading...
Home
JoVE Journal
Neuroscience
Automatyczna identyfikacja gałęzi dendrytycznych i ich orientacji
Automatyczna identyfikacja gałęzi dendrytycznych i ich orientacji
JoVE Journal
Neuroscience
A subscription to JoVE is required to view this content.  Sign in or start your free trial.
JoVE Journal Neuroscience
Automatic Identification of Dendritic Branches and their Orientation

Automatyczna identyfikacja gałęzi dendrytycznych i ich orientacji

Full Text
2,262 Views
06:08 min
September 17, 2021

DOI: 10.3791/62679-v

Inbar Dahari1, Danny Baranes1, Refael Minnes2

1Department of Molecular Biology,Ariel University, 2Department of Physics,Ariel University

AI Banner

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This article presents SOA, an automated computational tool for analyzing neuronal dendritic branches from 2D fluorescence images. The software offers a user-friendly interface for segmentation and extraction of morphological data, enabling rapid identification of parallel and non-parallel growth patterns in dendrites.

Key Study Components

Area of Science

  • Neuroscience
  • Computational Biology
  • Image Analysis

Background

  • Understanding the morphology of neuronal networks is crucial for studying brain function.
  • Existing methods for dendritic analysis can be time-consuming and complex.
  • Automated tools can facilitate more efficient data collection and analysis.
  • SOA can analyze not only neural networks but also other complex 2D structures.

Purpose of Study

  • To introduce an automated tool for the measurement of neuronal branch orientations.
  • To simplify the analysis process for various types of 2D networks.
  • To enable rapid and flexible adaptation for different applications.

Methods Used

  • The SOA application was employed for analyzing 2D fluorescence images.
  • Images of dendritic networks labeled with fluorescent anti-MAP2 antibody were used as the model.
  • Segmentation settings were optimized through interactive adjustments.
  • Data output included parameters such as lengths and growth angles of branches.

Main Results

  • SOA effectively extracted morphological data from dendritic networks, classifying growth patterns.
  • The analysis revealed growth angles and branch lengths, indicating potential preferential growth directions.
  • Comparative data from random simulations provided insights into growth behavior.
  • Output data can be utilized for more advanced analyses in future research.

Conclusions

  • SOA enables straightforward, rapid analysis of neuronal morphology.
  • The tool's flexible nature allows broader applications in various biological research areas.
  • Insights from this study enhance the understanding of dendritic growth dynamics.

Frequently Asked Questions

What advantages does SOA offer for analyzing neuronal morphology?
SOA provides a user-friendly interface and immediate data extraction, streamlining the measurement process.
How is the biological model implemented in this study?
The model involves 2D fluorescence images of dendritic networks labeled with anti-MAP2 antibodies, facilitating morphological analysis.
What types of data can SOA produce?
SOA outputs parameters such as branch lengths, growth angles, and data visualization for further analysis.
Can SOA be adapted for other applications?
Yes, SOA's adaptable framework makes it suitable for analyzing various 2D networks, including non-biological structures.
What limitations should be considered when using SOA?
Users must carefully adjust segmentation parameters to optimize the accuracy of the analysis based on the image quality.

Presented to narzędzie obliczeniowe, które umożliwia prosty i bezpośredni automatyczny pomiar orientacji gałęzi dendrytycznych neuronów na podstawie obrazów fluorescencyjnych 2D.

SOA to zautomatyzowane narzędzie, które ma przyjazny dla użytkownika interfejs, do identyfikacji, segmentacji i ekstrakcji ważnych informacji morfologicznych z obrazów złożonych sieci linii 2D. Proces pracy jest prosty i intuicyjny, a dane pozyskiwane są natychmiast i łatwo. Co więcej, ponieważ architektura SOA jest elastyczna i adaptowalna, jej możliwości analityczne można rozszerzyć o inne zastosowania.

SOA może być wykorzystywana do analizy innych typów sieci 2D, takich jak sieci komórek nieneuronalnych, złożone struktury generowane przez cytoszkielet oraz sieci niebiologiczne, takie jak nanorurki. Otwórz stronę internetową i znajdź SOA. zip spakowany folder i pobierz plik zip, klikając dwukrotnie.

Rozpakuj folder, klikając prawym przyciskiem myszy i wybierając opcję Wyodrębnij pliki. Zwróć uwagę na ścieżkę wyodrębniania w oknie opcji, które otwiera się w polu tekstowym adresu docelowego, w którym jest wyświetlana ścieżka do wyodrębnionych plików. Następnie otwórz wyodrębniony plik SOA i kliknij dwukrotnie SOA.exe.

Poczekaj, aż otworzy się czarne okno, po którym pojawi się aplikacja. Na pasku menu przesyłania przeglądarki SOA wybierz wybierz plik, a następnie wybierz obraz z plików komputerowych i kliknij na niego. Kliknij przycisk Otwórz, obserwuj ścieżkę do pliku, a następnie kliknij przycisk Dalej.

Aby zoptymalizować segmentację na krawędziach, dostosuj próg wyświetlania, wybierając próg i wprowadzając liczbę. W przypadku scalania linii dostosuj minimalną odległość do scalenia dla ekranu, wybierając minimalną odległość do scalenia i wprowadzając liczbę, oraz minimalny kąt scalania dla wyświetlania, wybierając minimalny kąt scalania i wprowadzając liczbę. Następnie kliknij utwórz podgląd obrazu segmentacji i zmień parametry, aby uzyskać maksymalną identyfikację segmentów.

Jeśli chcesz zmienić właściwości, kliknij przycisk zamykania okna i ponownie dostosuj próg w minimalnej odległości i kącie do scalenia. Aby utworzyć pliki wyjściowe, naciśnij przycisk OK, aby wyświetlić obrazy segmentacji na wykresach analizy. W wyświetlonym oknie wybierz lokalizację, w której zostanie zapisany plik xlsx.

Wstaw nazwę pliku, a następnie wybierz zapisz i poczekaj, aż plik xlsx z danymi zostanie utworzony i zapisany. Aby przechodzić tam i z powrotem między poprzednio zdefiniowanymi widokami, użyj przycisków do przodu i do tyłu. Aktywuj przesuwanie i powiększanie, naciskając przycisk powiększania, a następnie przesuń mysz w żądane miejsce.

Następnie przesuń figurę, naciskając i przytrzymując lewy przycisk myszy podczas przeciągania jej w nowe miejsce. Zwolnij przycisk myszy, a wybrany punkt na obrazie pojawi się w nowej pozycji. Przytrzymaj X lub Y, aby ograniczyć ruch osi.

Aby powiększyć, przytrzymaj prawy przycisk myszy i przeciągnij go w nowe miejsce. Przesuń w prawo, aby powiększyć oś x i przesuń w lewo, aby pomniejszyć oś x. Zrób to samo dla osi y w ruchu w górę iw dół.

Podczas powiększania należy pamiętać, że punkt pod myszą pozostaje nieruchomy, co umożliwia powiększanie lub pomniejszanie wokół tego punktu. Użyj modyfikujących, X, Y lub Control, aby ograniczyć powiększenie odpowiednio do zachowania współczynnika X, Y lub proporcji. Aby aktywować tryb powiększania do prostokąta, kliknij przycisk powiększania do prostokąta.

Umieść kursor na obrazie i naciśnij lewy przycisk myszy. Przeciągnij mysz w nowe miejsce, przytrzymując przycisk, aby zdefiniować prostokątny region. Użyj narzędzia do konfiguracji powierzchni podrzędnej, aby skonfigurować wygląd powierzchni podrzędnej.

Aby otworzyć okno dialogowe zapisywania pliku, kliknij przycisk zapisywania i zapisz plik w odpowiednich formatach. Typowy przepływ pracy SOA jest stosowany do reprezentatywnego obrazu 2D sieci dendrytycznej znakowanej fluorescencyjnym przeciwciałem anty-MAP2. Graficzny interfejs użytkownika SOA umożliwia porównanie oryginalnego obrazu z obrazem podzielonym na segmenty i zapewnia monitorowanie w czasie rzeczywistym skutków wszelkich zmian w ustawieniach segmentacji.

Gałęzie dendrytyczne są klasyfikowane jako rosnące równolegle i nierównoległe. Po zakończeniu analizy liczba równoległych gałęzi w badanym zakresie jest wyodrębniana i wykreślana na wykresie częstotliwości. Aby zrozumieć, czy zakres równoległego wzrostu między gałęziami dendrytycznymi jest losowy, czy ukierunkowany, wyniki tego wykresu porównano z wynikami uzyskanymi z symulacji losowego wzrostu linii o tej samej liczbie, co gałęzie dendrytyczne w kulturach.

Następnie SOA mierzy odległości między równoległymi gałęziami, a także długości równoległych i nierównoległych gałęzi dendrytycznych oraz ich średnie długości. Aby określić, czy istnieją preferencyjne kierunki wzrostu, SOA wyświetla histogram rozkładu kątów wzrostu gałęzi dendrytycznych, co pozwala na szybką identyfikację preferowanych kierunków wzrostu i określonych gałęzi dendrytycznych w każdej grupie. Dane wyjściowe SOA mogą być wykorzystywane jako baza danych dla narzędzi do wykonywania bardziej dogłębnych i złożonych analiz.

View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos

Sign In Start Free Trial

Explore More Videos

Automatyczna identyfikacja gałęzie dendrytyczne narzędzie SOA segmentacja informacje morfologiczne sieci 2D komórki nieneuronalne struktury cytoszkieletu przyjazny dla użytkownika interfejs regulacja progu łączenie linii optymalizacja segmentacji pliki wyjściowe wizualizacja danych przesuwanie i powiększanie

Related Videos

Obrazowanie mikroskopem konfokalnym nienaruszonych altan dendrytycznych i morfologii kręgosłupa w oczyszczonym mózgu myszy

04:02

Obrazowanie mikroskopem konfokalnym nienaruszonych altan dendrytycznych i morfologii kręgosłupa w oczyszczonym mózgu myszy

Related Videos

532 Views

Analiza morfologii dendrytycznej w warstwach i kolumnach rdzenia Drosophila

04:27

Analiza morfologii dendrytycznej w warstwach i kolumnach rdzenia Drosophila

Related Videos

413 Views

Kwantyfikacja kolców dendrytycznych za pomocą obrazowania w mikroskopii konfokalnej

05:25

Kwantyfikacja kolców dendrytycznych za pomocą obrazowania w mikroskopii konfokalnej

Related Videos

412 Views

Ocena arboryzacji dendrytycznej w zakręcie zębatym okolicy hipokampa u myszy

10:55

Ocena arboryzacji dendrytycznej w zakręcie zębatym okolicy hipokampa u myszy

Related Videos

10.7K Views

Trójwymiarowa kwantyfikacja kolców dendrytycznych z neuronów piramidowych pochodzących z ludzkich indukowanych pluripotencjalnych komórek macierzystych

10:18

Trójwymiarowa kwantyfikacja kolców dendrytycznych z neuronów piramidowych pochodzących z ludzkich indukowanych pluripotencjalnych komórek macierzystych

Related Videos

13.2K Views

Analiza morfologii dendrytycznej w kolumnach i warstwach

08:41

Analiza morfologii dendrytycznej w kolumnach i warstwach

Related Videos

9.8K Views

Analiza ilościowa złożoności neuronalnej arboryzacji dendrytycznej u Drosophila

07:13

Analiza ilościowa złożoności neuronalnej arboryzacji dendrytycznej u Drosophila

Related Videos

14.6K Views

Obrazowanie na żywo w trybie poklatkowym i kwantyfikacja dynamiki szybkich gałęzi dendrytycznych w rozwoju neuronów Drosophila

08:23

Obrazowanie na żywo w trybie poklatkowym i kwantyfikacja dynamiki szybkich gałęzi dendrytycznych w rozwoju neuronów Drosophila

Related Videos

6.6K Views

Znakowanie balistyczne neuronów piramidowych w wycinkach mózgu i w pierwotnej hodowli komórkowej

09:40

Znakowanie balistyczne neuronów piramidowych w wycinkach mózgu i w pierwotnej hodowli komórkowej

Related Videos

7.5K Views

Obrazowanie i kwantyfikacja nienaruszonych dendrytów neuronalnych za pomocą oczyszczania tkanek w ramach projektu CLARITY

07:45

Obrazowanie i kwantyfikacja nienaruszonych dendrytów neuronalnych za pomocą oczyszczania tkanek w ramach projektu CLARITY

Related Videos

4K Views

JoVE logo
Contact Us Recommend to Library
Research
  • JoVE Journal
  • JoVE Encyclopedia of Experiments
  • JoVE Visualize
Business
  • JoVE Business
Education
  • JoVE Core
  • JoVE Science Education
  • JoVE Lab Manual
  • JoVE Quizzes
Solutions
  • Authors
  • Teaching Faculty
  • Librarians
  • K12 Schools
  • Biopharma
About JoVE
  • Overview
  • Leadership
Others
  • JoVE Newsletters
  • JoVE Help Center
  • Blogs
  • Site Maps
Contact Us Recommend to Library
JoVE logo

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. All rights reserved

Privacy Terms of Use Policies
WeChat QR code