Автоматическая идентификация дендритных ветвей и их ориентация
17 сентября 2021 г.
Представлен вычислительный инструмент, позволяющий просто и напрямую автоматически измерять ориентации нейронных дендритных ветвей по 2D флуоресцентным изображениям.
SOA — это автоматизированный инструмент, который имеет удобный интерфейс для идентификации, сегментации и извлечения важной морфологической информации из изображений сложных 2D-линейных сетей. Рабочий процесс прост и интуитивно понятен, а данные получаются мгновенно и легко. Более того, поскольку SOA является адаптируемой и гибкой, ее аналитические возможности могут быть расширены для других приложений.
SOA может быть использована для анализа других типов 2D-сетей, таких как сети ненейронных клеток, сложные структуры, генерируемые цитоскелетом, и небиологические сети, такие как нанотрубки. Откройте веб-страницу, найдите SOA. Zip zip папка и загрузите zip-файл двойным щелчком мыши.
Распакуйте папку, щелкнув правой кнопкой мыши и выбрав извлечь файлы. Обратите внимание на путь извлечения в окне параметров, которое открывается в текстовом поле целевого адреса, в котором отображается путь к извлеченным файлам. Затем откройте извлеченный ФАЙЛ SOA и дважды щелкните на SOA.exe.
Дождитесь открытия черного окна, после чего появится приложение. В строке меню загрузки SOA viewer выберите выбрать файл, затем выберите изображение из файлов компьютера и нажмите на него. Нажмите кнопку Открыть, просмотрите путь к файлу, а затем нажмите кнопку Далее.
Для оптимизации сегментации по краям настройте пороговое значение для отображения, выбрав пороговое значение и введя число. В строках слияния настройте минимальное расстояние для слияния для отображения, выбрав минимальное расстояние для слияния и введя число, и минимальный угол слияния для отображения, выбрав минимальный угол для слияния и введя число. Затем нажмите на создание изображения сегментации предварительного просмотра и измените параметры для достижения максимальной идентификации сегментов.
Если свойства необходимо изменить, нажмите на кнопку закрытия окна и перенастройте порог на минимальное расстояние и угол для слияния. Чтобы создать выходные файлы, нажмите OK, чтобы визуализировать изображения сегментации в анализирующих графиках. В появившемся окне выберите папку, в которой будет сохранен xlsx-файл.
Вставьте имя файла, затем нажмите кнопку Сохранить и дождитесь создания и сохранения xlsx-файла с данными. Для перемещения вперед и назад между ранее определенными представлениями используйте кнопки вперед и назад. Активируйте сдвиг и масштабирование, нажав кнопку масштабирования, затем переместите мышь в нужное место.
Затем переверните фигуру, нажав и удерживая левую кнопку мыши, перетаскивая ее в новое положение. Отпустите кнопку мыши и выбранная точка на изображении появится в новом положении. Удерживайте клавиши X или Y, чтобы ограничить движение осей.
Чтобы увеличить масштаб, удерживайте правую кнопку мыши и перетащите ее в новое место. Переместите вправо, чтобы увеличить масштаб по оси X, и влево, чтобы уменьшить масштаб по оси X. Проделайте то же самое для оси Y при движении вверх и вниз.
При масштабировании обратите внимание, что точка под мышью остается неподвижной, что позволяет увеличивать или уменьшать масштаб вокруг этой точки. Используйте клавиши-модификаторы X, Y или Control, чтобы ограничить масштаб сохранением X, Y или пропорций соответственно. Чтобы активировать режим масштабирования до прямоугольника, нажмите кнопку масштабирования в прямоугольник.
Наведите курсор на изображение и нажмите левую кнопку мыши. Перетащите мышь в новое место, удерживая кнопку, чтобы определить прямоугольную область. Используйте средство настройки подсюжета для настройки внешнего вида подсюжета.
Чтобы открыть диалоговое окно сохранения файла, нажмите кнопку «Сохранить» и сохраните файл в соответствующих форматах. Типичный рабочий процесс SOA применяется к репрезентативному 2D-изображению дендритной сети, помеченной флуоресцентным анти-MAP2 антителом. Графический интерфейс SOA позволяет сравнивать исходное изображение с сегментированным изображением и обеспечивает мониторинг в режиме реального времени влияния любых изменений на настройки сегментации.
Дендритные ветви классифицируются как растущие параллельные и непараллельные. После завершения анализа количество параллельных ветвей в тестируемом диапазоне извлекается и отображается на частотном графике. Чтобы понять, является ли степень параллельного роста среди дендритных ветвей случайной или направленной, результаты этого графика сравнивают с результатами, извлеченными из моделирования случайного роста линий того же числа, что и у дендритных ветвей в культурах.
Затем SOA измеряет расстояния между параллельными ветвями, а также длины параллельных и непараллельных дендритных ветвей и их среднюю длину. Чтобы определить, существуют ли предпочтительные направления роста, SOA отображает гистограмму распределения углов роста дендритных ветвей, что позволяет быстро идентифицировать предпочтительные направления роста и конкретные дендритные ветви в каждой группе. Выходные данные SOA могут быть использованы в качестве базы данных для инструментов, которые выполняют более глубокий и сложный анализ.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
В данной статье представлен SOA — автоматизированный вычислительный инструмент для анализа ветвей нейронных дендритов по 2D-флуоресцентным изображениям. Программное обеспечение обладает удобным пользовательским интерфейсом для сегментации и извлечения морфологических данных, что позволяет быстро выявлять параллельные и непараллельные паттерны роста дендритов.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Вычислительная биология
- Анализ изображений
Теоретическая база
- Понимание морфологии нейронных сетей имеет решающее значение для изучения функций мозга.
- Существующие методы анализа дендритов могут быть трудоемкими и сложными.
- Автоматизированные инструменты позволяют более эффективно осуществлять сбор и анализ данных.
- SOA может анализировать не только нейронные сети, но и другие сложные 2D-структуры.
Цель исследования
- Представить автоматизированный инструмент для измерения ориентации нейронных ветвей.
- Упростить процесс анализа для различных типов 2D-сетей.
- Обеспечить быструю и гибкую адаптацию для различных областей применения.
Используемые методы
- Для анализа 2D-флуоресцентных изображений использовалось приложение SOA.
- В качестве модели применялись изображения дендритных сетей, меченных флуоресцентными антителами к MAP2.
- Параметры сегментации были оптимизированы путем интерактивной настройки.
- Выходные данные включали такие параметры, как длина и углы роста ветвей.
Основные результаты
- SOA эффективно извлек морфологические данные из дендритных сетей, классифицировав паттерны роста.
- Анализ выявил углы роста и длину ветвей, что указывает на возможные преимущественные направления роста.
- Сравнительные данные, полученные в результате случайного моделирования, позволили лучше понять характер роста.
- Выходные данные могут быть использованы для более углубленного анализа в будущих исследованиях.
Выводы
- SOA позволяет проводить простой и быстрый анализ морфологии нейронов.
- Гибкость данного инструмента обеспечивает возможность его более широкого применения в различных областях биологических исследований.
- Результаты данного исследования углубляют понимание динамики роста дендритов.
Часто задаваемые вопросы
Значимость для промышленности
Автоматизированный анализ ориентации дендритных ветвей обеспечивает количественное понимание архитектуры нейронных сетей, что способствует валидации мишеней в нейрофармакологии путем установления связи между структурными изменениями и функциональными результатами. Данный инструмент позволяет снизить механистические риски при разработке соединений, влияющих на морфологию нейритов, за счет воспроизводимого высококонтентного морфологического профилирования. Эта возможность повышает прогностическую достоверность на ранних этапах поиска за счет идентификации структурных биомаркеров модуляции сигнальных путей.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Ранний поиск и валидация мишени
- Научная ценность: позволяет проверять терапевтические гипотезы путем количественной оценки структурных изменений дендритов в ответ на фармакологические стимулы.
- Операционная ценность: обеспечивает стандартизированное автоматизированное измерение ориентации ветвей и паттернов параллельного роста для получения воспроизводимых данных.
- Прогностическая ценность: способствует приоритизации портфеля препаратов за счет выявления структурных биомаркеров, которые коррелируют с взаимодействием с мишенью и активностью сигнального пути.
Скрининг и разработка анализа
- Научная ценность: позволяет получать количественные данные о направленном распределении, которые могут служить фенотипическим показателем при скрининге соединений.
- Практическая ценность: обеспечивает масштабируемые и воспроизводимые результаты при использовании 2D-культур нейронов, что позволяет стандартизировать анализ в различных лабораториях.
- Готовность метода: генерирует структурированные данные (длина ветвей, углы роста, частота параллелизма), пригодные для интеграции в конвейеры высококонтентного анализа.
Трансляционные и доклинические исследования
- Трансляционная преемственность: обеспечивает соответствие между морфологией дендритов in vitro и адаптациями нейронных сетей in vivo, наблюдаемыми в моделях заболеваний.
- Снижение механистических рисков: позволяет выявлять структурные изменения, вызванные биологическими или фармакологическими стимулами, что проясняет воздействие соединений на архитектуру нейритов.
- Прогностическая достоверность: дает возможность сравнивать экспериментальные результаты с симуляцией случайного роста для разграничения направленного и стохастического типов ветвления.
Интеграция в конвейер и рабочий процесс
Данный инструмент встраивается в континуум процесса разработки лекарственных средств — от раннего тестирования гипотез относительно мишеней до оптимизации соединений-лидеров, предоставляя морфологические данные, которые позволяют судить о биологической активности и модуляции сигнальных путей.
- Биология открытий: способствует проверке гипотез путем количественного определения того, как соединения изменяют ориентацию дендритных ветвей и организацию сети.
- Скрининг: позволяет получать воспроизводимые морфологические показатели для валидации хитов и исследований зависимости «структура — активность».
- Аналитика: формирует гистограммы направленности и данные о частоте параллельных ветвей, что обеспечивает возможность статистического сравнения различных экспериментальных условий.
- Трансляционные исследования: связывают структурные изменения in vitro с доклиническими фенотипами, предоставляя количественные показатели ремоделирования нейритов.
- Корпоративное использование: предлагает гибкую, адаптируемую платформу, применимую к различным 2D-биологическим и небиологическим сетям помимо дендритных систем.
Операционное и корпоративное влияние
- Научная ценность: Снижает механистическую неопределенность, связывая воздействие соединений с количественными изменениями архитектуры дендритов.
- Операционная ценность: Обеспечивает воспроизводимость за счет автоматизированной сегментации и стандартизированных настроек параметров для всех пользователей и центров.
- Стратегическая ценность: Улучшает принятие решений о продолжении или прекращении разработки (go/no-go), предоставляя объективные морфологические данные, дополняющие функциональные анализы.
- Влияние на портфель: Поддерживает продвижение с учетом рисков путем идентификации соединений, вызывающих желаемые структурные изменения в нейронных сетях.
Особенности реализации
- Требуются базовые знания принципов анализа изображений и методов флуоресцентной микроскопии нейрональных культур.
- Необходима стандартная вычислительная инфраструктура для запуска приложения SOA на базе Python и обработки файлов изображений.
- Требуется межкомандная стандартизация порогов сегментации и параметров слияния для обеспечения сопоставимости данных.
- При применении инструмента к различным типам клеток или геометриям сетей, помимо дендритных систем, необходимо учитывать особенности адаптации.
- Существуют практические ограничения, связанные с качеством изображений, а также необходимость оптимизации настроек сегментации пользователем для точного обнаружения ветвей.
Часто задаваемые вопросы по биофармацевтике
Chapters in this video
0:04
Introduction
0:59
Opening the SOA Application and Image to Analyze
1:48
Segmentation Optimization
2:31
Create Output Files
2:56
Navigation Toolbar
4:24
Results: Classification of Dendritic Branch Parallel Growth vs. Random Simulation and SOA's Display of Various Parameters
5:45
Conclusion
