$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Полярность клеток — это макроскопическое явление, устанавливаемое совокупностью пространственно концентрированных молекул и структур, кульминацией которых является появление специализированных доменов на субклеточном уровне. Он связан с развитием асимметричных морфологических структур, которые лежат в основе ключевых биологических функций, таких как деление клеток, рост и миграция. Кроме того, нарушение полярности клеток связано с тканевыми расстройствами, такими как рак и дисплазия желудка.
Современные методы оценки пространственно-временной динамики флуоресцентных репортеров в отдельных поляризованных клетках часто включают ручные шаги по трассировке средней линии вдоль главной оси клеток, что отнимает много времени и подвержено сильным смещениям. Кроме того, несмотря на то, что ратиометрический анализ может исправить неравномерное распределение репортерных молекул с помощью двух флуоресцентных каналов, методы вычитания фона часто произвольны и не имеют статистической поддержки.
В данной статье представлен новый вычислительный конвейер для автоматизации и количественной оценки пространственно-временного поведения отдельных клеток с использованием модели полярности клеток: рост пыльцевой трубки/корневых волосков и цитозольная ионная динамика. Был разработан трехступенчатый алгоритм для обработки ратиометрических изображений и извлечения количественного представления о внутриклеточной динамике и росте. На первом шаге ячейка отделяется от фона, создавая двоичную маску с помощью метода порогового значения в пространстве интенсивности пикселей. На втором шаге прослеживается путь по средней линии клетки с помощью операции скелетирования. Наконец, на третьем шаге обработанные данные представлены в виде ратиометрического таймлапса и получен ратиометрический кимограф (т.е. 1D-пространственный профиль во времени). Для тестирования метода были использованы данные ратиометрических изображений, полученных с помощью генетически закодированных флуоресцентных репортеров из растущих пыльцевых трубок. Этот конвейер позволяет быстрее, менее смещенно и более точно представлять пространственно-временную динамику вдоль средней линии поляризованных клеток, тем самым расширяя количественный инструментарий, доступный для исследования полярности клеток. Исходный код AMEBaS Python доступен по адресу: https://github.com/badain/amebas.git