Apresentado é uma ferramenta computacional que permite a medição automática simples e direta das orientações de ramos dendríticas neuronais a partir de imagens de fluorescência 2D.
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Artigo de método
Identificação Automática de Ramos Dendráticos e sua Orientação
Neste artigo
Resumo
Resumo
A estrutura das árvores dendríticas neuronais desempenha um papel fundamental na integração de insumos sinápticos nos neurônios. Portanto, a caracterização da morfologia dos dendritos é essencial para uma melhor compreensão da função neuronal. No entanto, a complexidade das árvores dendríticas, tanto quando isoladas quanto especialmente quando localizadas dentro das redes neuronais, não foi completamente compreendida. Desenvolvemos uma nova ferramenta computacional, SOA (Segmentação e Análise de Orientação), que permite a medição automática da orientação de ramos dendríticos a partir de imagens de fluorescência de culturas neuronais 2D. SOA, escrito em Python, usa segmentação para distinguir ramos dendríticos do fundo da imagem e acumula um banco de dados na direção espacial de cada ramo. O banco de dados é então utilizado para calcular parâmetros morfológicos, como a distribuição direcional de ramos dendráticos em uma rede e a prevalência de crescimento dendrático paralelo do ramo. Os dados obtidos podem ser usados para detectar alterações estruturais nos dendritos em resposta à atividade neuronal e a estímulos biológicos e farmacológicos.
Introdução
A morfogênese dendrítica é um assunto central na neurociência, pois a estrutura da árvore dendrítica afeta as propriedades computacionais da integração sináptica nos neurônios1,2,3. Além disso, anormalidades morfológicas e modificações em ramos dendráticos estão implicadas em distúrbios degenerativos e neurodesenvolvimento4,5,6. Nas culturas neuronais onde a ramificação dendrítica pode ser mais facilmente visualizada, as interações entre ramos dendráticos não-irmãos regulam os locais....
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Protocolo
NOTA: O Ministério da Saúde israelense aprovou o uso de camundongos sob o protocolo IL-218-01-21 para o uso ético de animais experimentais. O SOA só é compatível com o Windows 10 e o Python 3.9. Está disponível como um código de código aberto: https://github.com/inbar2748/DendriteProject. Neste link, há também uma README. Arquivo DM que tem instruções para baixar o software, um link para o site do software e um arquivo de requisitos contendo informações sobre as versões necessárias de todos os pacotes. Outros exemplos de análises realizadas utilizando o software também foram fornecidos lá.
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Resultados
Uma análise representativa foi realizada em imagens de redes dendríticas na cultura. As células foram extraídas como descrito por Baranes et al. 16,17. Resumidamente, as células hipocampais foram extraídas do cérebro de ratos pós-natais e cultivadas em tampas de vidro 2D por 1-2 semanas. As culturas foram então fixadas e manchadas através da imunofluorescência indireta usando um anticorpo contra o marcador de proteína dendrítica, proteína associada a mic.......
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Discussão
Estratégias eficazes para extrair informações morfológicas de imagens 2D são urgentemente necessárias para acompanhar os dados biológicos de imagem. Embora os dados de imagem possam ser gerados em horas, a análise aprofundada das imagens leva muito tempo. Como resultado, o processamento de imagens tornou-se claramente um grande obstáculo em muitos campos. Isso se deve, em parte, à alta complexidade dos dados, especialmente quando se trata de amostras biológicas. Além disso, como muitos usuários não possuem habilidades es.......
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Divulgações
Os autores declaram que não têm interesses financeiros concorrentes.
Agradecimentos
Os autores gostariam de agradecer ao Dr. Orly Weiss pela preparação das imagens culturais.
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Materiais
| Nome | Empresa | Número de catálogo | Comentários |
|---|---|---|---|
| Matplotlib | 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom e a equipe de desenvolvimento de Matplotlib; 2012 - 2021 A equipe de desenvolvimento do Matplotlib. | 3.4.2 | uma biblioteca de plotagem Python 2D |
| matplotlib-scalebar | Philippe Pinard | 0.7.2 | artista para matplotlib para exibir uma barra de escala |
| NumPy | A comunidade NumPy. | 1.20.3 | pacote fundamental para biblioteca de computação científica |
| OpenCV OpenCV | team | 4.5.2.54 | Biblioteca de visão computacional de código aberto |
| PyCharm | JetBrains | 2020.3.1 (Community Edition) | versão Build #PC-203.6682.86, construída em 18 de dezembro de 2020. Versão de tempo de execução: 11.0.9.1+11-b1145.37 amd64. VM: VM do servidor OpenJDK de 64 bits da JetBrains s.r.o. Windows 10 10.0. Memória: 978M, Núcleos: 4 |
| PyQt5 | Riverbank Computing | 5.15.4 | gerenciar a GUI |
| python | Python Software Foundation Licença | 3.9 versão | |
| Qt Designer | The QT Company Ltd. | Versão 5.11.1 | |
| scipy | Projeto de biblioteca comunitária | 1.6.3 | Ecossistema baseado em Python de software de código aberto para matemática, ciências e engenharia |
| Seaborn | Michael Waskom. | 0.11.1 | Biblioteca de visualização de dados estatísticos do Python. |
| Windows 10 | Microsoft | ||
| Xlsxwriter | John McNamara | 1.4.3 | Módulo Python para criar arquivos Excel XLSX |
Referências
- Ferrante, M., Migliore, M., Ascoli, G. Functional impact of dendritic branch-point morphology. Journal of Neuroscience. 33 (5), 2156-2165 (2013).
- Spruston, N. Pyramidal neurons: dendritic structure and synaptic integration. Nature Reviews Neuroscience.
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Reimpressões e permissões
