December 16th, 2015
Здесь показано, как отслеживать и количественно оценивать процессы развития у C. elegans. Представленные методы основаны на инструментах с открытым исходным кодом, которые могут быть легко реализованы. Показано, как реконструировать 3D-модели формы клеток, как вручную отслеживать субклеточные структуры и как анализировать сократительный поток в коре головного мозга.
Общая цель использования программного обеспечения для анализа изображений и биологии развития заключается в получении количественных данных для механистических моделей биологических процессов. Этот метод может помочь ответить на ключевые вопросы биологии развития, например, как можно количественно проанализировать фенотипы мутантных фенотипов? Основное преимущество этой методологии заключается в том, что она дает исследователям возможность непредвзято выявлять изменения в биологических процессах и явлениях развития.
Хотя этот метод может быть использован для получения представления о развитии и морфогенезе морской элегантности, он также может быть применен к другим модельным организмам, таким как жозефа. После установки программы IM MOD откройте оболочку евнуха и введите Im mod в окне IM mod. Выберите файл с соответствующими исходными данными, на основе которых будет создана 3D-модель, и используйте информационное окно, чтобы найти нижнюю и верхнюю части объектов в окне zap.
В информационном окне снова обведите контуры ячеек, создав первый контур в верхней плоскости каждой ячейки и позаботьтесь о создании нового объекта для каждой ячейки. Затем прокрутите вниз по букве Z и создайте новый контур для каждой плоскости Z, а затем создайте новый объект для каждой ячейки. После обводки необходимого для модели количества ячеек откройте окно просмотра модели, чтобы изучить объекты и их контуры.
Затем на панели инструментов вида модели выберите «Редактировать и объекты». Откроется соответствующее окно редактирования, в котором можно смоделировать все ячейки как заполненные и замкнутые объекты. Выберите сетку в качестве типа данных прорисовки и заливку в качестве стиля прорисовки.
Нажмите на сетку и проверьте опцию cap. Затем отметьте столько объектов, сколько нужно, и кликните по сетке. Вся программа будет генерировать твердотельные объекты из стеков контуров.
Измените шкалу Z в окне просмотра, чтобы при необходимости отрегулировать коэффициент дискретизации Z. Затем в меню редактирования выберите «Вид», чтобы повернуть 3D-объекты, сохраняя снимки или видеоролики ячеек в зависимости от необходимости для отслеживания объектов из флуоресцентных цейтраферных записей. Сначала с помощью NDR преобразуйте необработанные данные в файл TIFF.
Затем откройте файл. В конце капли. Выберите значок 2D-просмотра и нажмите на значок диапазона соответствия, чтобы настроить гистограмму в меню данных.
Выберите файл, имя, изображение, набор, канал и установите разрешение X, Y, Z и введите значения X, Y и Z. Чтобы аннотировать ядра, перейдите к интересующей плоскости и снова выберите средство просмотра 2D. Затем выберите родословную из выпадающего меню и выберите новую родословную.
Щелкните и перетащите ядро, представляющее интерес для рынка. Затем щелкните правой кнопкой мыши по ядру и выберите «Переименовать частицу». В раскрывающемся меню введите имя частицы, а затем перетащите значок стрелки, чтобы изменить диаметр круга.
Далее нажмите на правый значок, чтобы отметить центральную плоскость ядра. Затем, чтобы продолжить движение во времени и плоскости, выберите рамку и параметры Z на нижней панели инструментов и отрегулируйте положение или размер круга, обозначающего ядро, до тех пор, пока отслеживаемая клетка не будет делиться. Когда наблюдается деление клетки, отметьте дочерние ядра и нажмите на значок окна, чтобы переключиться на родословную.
Просмотрщик отметит все три ядра одновременно и выберет ассоциированного родителя в опции родословной. Затем, когда все ячейки будут отслежены, нажмите на название файла и переключитесь на канал. Маркировка остатка деления клетки для количественного анализа коркового потока с помощью программного обеспечения для симметрии скорости изображения частиц.
Загрузите новые файлы изображений в pif lab и выберите стиль секвенирования. 1, 2, 2, 3. Далее перейдите в каталог, содержащий последовательность желаемых изображений.
Выберите изображения и нажмите «Добавить», чтобы импортировать изображения. Затем в разделе Настройки анализа выберите Исключения. Маску ROI и используйте кнопку.
Нарисуйте маски для текущего кадра, чтобы деактивировать нежелательную часть изображений в настройках анализа. Снова выберите настройки PIF и выберите быструю деформацию окна преобразования Фурье в качестве нужного алгоритма PIF. Для первого прохода введите значение области опроса 64 пикселя с шагом 32 второго прохода.
Введите значение области опроса 32 пикселя с шагом 16. Затем выберите линейный в выпадающем меню деформации окна и выберите метод Гаусса два на три пункта для оценки субпиксельного смещения. Теперь выберите «Анализ» в меню «Анализ» и выберите «Анализ всех кадров постобработки», выберите «Проверка вектора» в меню «Постобработка» и примените порог фильтра стандартного отклонения, равный семи, ко всем кадрам из меню графика.
Выберите производные параметры. Изменяйте данные, за которыми следуют векторы, пиксели на кадр, а также настраивайте сглаживание векторов и фильтр высоких частот. После применения этих корректировок ко всем кадрам, установите для используемых кадров значение «один», чтобы закончить.
Наконец, нажмите кнопку «Вычислить средние векторы», чтобы измерить средние векторы всех кадров, сосредоточившись на повороте гонады дикого типа С элегантности взрослых, изображенных как только что продемонстрировано. На основе данных микроскопии создается 3D-модель половых клеток, позволяющая анализировать изменения размера клеток, которые происходят при переходе клеток из дистального в проксимальное плечо кишки с помощью двухцветной покадровой микроскопии. Модели, полученные с помощью белков слияния гистонов и немышечного миозина в NDR, иллюстрируют стереотипную картину наследования остатков клеточного деления.
Кроме того, из данных линий в этом эксперименте можно получить треки для каждой клетки L и остатка клеточного деления, а также корреляцию со временем деления клетки. Для оценки различий в динамике коркового поляризационного потока между дикими эмбрионами дикого типа А были истощены на ряд активирующим белком RGA 3 с высоким временным разрешением с высоким временным разрешением. Поток у эмбрионов дикого типа происходил преимущественно вдоль длинной оси эмбриона.
В то время как поток в зародыше интерференции RGA с тремя РНК был ортогонален этой оси, что легко видно из анализа PIP. После освоения ручной сегментации сложных объектов и отслеживания клеток во время эмбрионального развития их можно будет выполнить в течение нескольких часов, если это правильно. Важно помнить о настройке соответствующего временного разрешения, чтобы не потерять объект во время анализа с помощью трех описанных здесь инструментов.
Статистический анализ также может быть выполнен для ответа на вопросы об изменчивости или просто для сравнения различных эмбрионов. Внедрение программного обеспечения для количественного анализа изображений позволяет нам и другим биологам развития, таким как мы, изучать морфогенетические механизмы развития на беспрецедентном уровне детализации. После просмотра этого видео у вас должно сложиться хорошее представление о том, как использовать разнообразный набор программных инструментов для выполнения количественного анализа изображений.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
В данной статье демонстрируются методы отслеживания и количественной оценки процессов развития у C. elegans с использованием открытых инструментов. В ней рассматривается восстановление 3D-моделей форм клеток, ручное отслеживание субклеточных структур и анализ кортикального сократительного потока.
Quantitative tracking of developmental processes in C. elegans using open-source image analysis tools enables mechanistic de-risking and functional target validation in early discovery. These workflows provide unbiased, reproducible data critical for distinguishing mutant phenotypes and clarifying developmental pathways. Integrating such quantitative imaging approaches strengthens predictive confidence and supports risk-adjusted portfolio decisions in preclinical research.
These open-source imaging and analysis methods integrate from early discovery through preclinical model validation, supporting hypothesis testing, pathway clarification, and quantitative phenotyping.