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Um fator importante limitar a taxa de telas química zebrafish é a falta de metodologia para processar sistematicamente placas de 96 poços para a imagem latente e análise. Porque as imagens de organismos multicelulares são contraste, complexos de baixa, e de natureza heterogénea, algoritmos de análise de imagem existentes não conseguem detectar e quantificar estruturas específicas dentro do organismo. A maioria das telas química publicada zebrafish, portanto, envolverá a análise visual de poços individuais por pessoal dedicado durante todo o procedimento. Isso geralmente impede a geração de leituras numéricas e um completo arquivo de imagens da tela e dados. Além disso, avaliação manual elimina várias vantagens importantes da imagem baseada em triagem, ou seja, a capacidade de realizar análises retrospectivas de desempenho da tela, para examinar as mudanças fenotípicas que não eram o foco principal da campanha de triagem (por exemplo, toxicidade, ou defeitos de desenvolvimento) e para cruzar -dados de referência de triagem com telas de passado ou futuro usando a biblioteca mesmo composto.
Neste relatório, destacam-se metodologia para geração de imagens e análise automatizada de embriões em placas de zebrafish vários poços sem intervenção do usuário. Nós captura de imagem automatizados em um laser Ultra ImageXpress varredura confocal leitor (dispositivos Molecular, Sunnyvale, CA) para a imagem Tg (dusp6: d2EGFP) PT6 embriões em 96 placas bem e desenvolveu um algoritmo de análise de imagem com base em Rede Definiens "Cognição Tecnologia que GFP quantificados expressão nas cabeças dos embriões transgênicos. O método fornecido respostas classificados e quantificados a atividade in vivo de uma pequena molécula ativador da FGF sinalização. Resultados semelhantes foram obtidos com o epifluorescência baseado ArrayScan II (Cellomics Inc., Pittsburgh PA) documenta que é possível implementar a captura de imagem automatizado de embriões zebrafish em uma variedade de leitores de placas disponíveis comercialmente 2. O desenvolvimento de metodologia para analisar automaticamente imagens organismo multicelular eliminou a necessidade de marcar visual por um observador humano e permitiu a geração e arquivamento de dados numéricos e imagens para análise retrospectiva e comparações com telas futuro.