Анализ данных многомерной микроскопии с помощью Cell-ACDC
November 7th, 2025
Точный анализ данных многомерной микроскопии требует сложных рабочих процессов. В данной статье показано, как пользоваться программным обеспечением Cell-ACDC. Он использует современные модели на основе искусственного интеллекта для сегментации, отслеживания, анализа родословной клеток и количественной оценки данных микроскопии. Важно отметить, что он дополняет эти модели инновационной платформой для полуавтоматической коррекции выходных данных моделей.
Мы совершенствуем анализ многомерных микроскопических данных, разрабатывая программное обеспечение для анализа цикла деления клеток под названием Cell-ACDC, чтобы преодолеть узкие места для быстрого биологического открытия. Современные модели ИИ часто труднодоступны. Кроме того, для достижения высокого качества необходимы визуализация и ручная коррекция.
Однако эти задачи могут стать очень утомительными без соответствующих инструментов. Для начала нажмите на Launch GUI в главном окне модуля визуализации и правильного подхода. Нажмите на иконку папки в панели инструментов нового окна и выберите папку с данными.
Затем нажмите Выбрать папку, чтобы подтвердить выбор. Используйте выпадающее меню, чтобы выбрать предварительно обработанный фазовый контраст канала, затем нажмите OK для подтверждения. Выберите имя маски сегментации, затем нажмите «Загрузить выбранно», чтобы загрузить файл сегментации, созданный на предыдущем этапе.
Подтвердите свойства изображения, нажав OK для загрузки Позиций. При запросе выберите «Нет», чтобы предотвратить загрузку дополнительных флуоресцентных данных. Используйте селектор режимов для выбора сегментации и режимов отслеживания.
В строке меню перейдите к Отслеживанию, затем выберите алгоритм отслеживания в реальном времени и выберите желаемый трекер реального времени в зависимости от организма. Используйте стрелки влево и вправо для перемещения между кадрами. Перейти к кадру 10.
Нажмите клавишу S, чтобы активировать ручной инструмент разделения бутонов, и правой кнопкой мыши, чтобы автоматически разделить маску сегментации ячейки один. Теперь переходите к кадру 14. Нажмите клавишу B, чтобы активировать инструмент кисти и нарисуйте недостающую маску сегментации для бутона левой кнопкой мыши.
Продолжайте проходить последующие кадры, исправляя ошибки сегментации и отслеживания с помощью доступных инструментов. Корректируйте хотя бы до 42-го кадра. Активируйте анализ цикла клетки с помощью режима селектора.
Когда появляется запрос, выберите «Да», чтобы перейти к первым кадру. Используйте стрелки влево и вправо для перемещения между кадрами. Нажмите OK, чтобы принять инициализацию таблицы аннотации цикла клеток при запросе, и перейдите к кадру 41.
Кликните правой кнопкой мыши по ячейке один или её бутону, чтобы отделить соединение и аннотировать событие деления ячейки. Продолжайте просматривать все релевантные кадры и исправляйте ошибки в автоматических назначениях материнских бутонов с помощью доступных инструментов. Чтобы назначить бутон матери, активируйте инструмент «бутон к матери», нажав кнопку A. Нажмите и удержите правую кнопку мыши на бутоне, перетащите к соответствующей материнской ячейке и отпустите кнопку мыши.
Чтобы переинициализировать аннотацию цикла клетки, выберите соответствующую опцию на панели инструментов. Чтобы разорвать или перевязать связь материнско-бутон, убедитесь, что не выбран инструмент. Кликните правой кнопкой мыши по уже существующей паре матери-бутон, чтобы разорвать связь, или снова кликнуть правой кнопкой, чтобы восстановить связь.
Активируйте обычное дерево родословной деления с помощью селектора режимов. При запросе выберите «Да» для перехода к первому кадру и используйте стрелки влево и вправо для перемещения между кадрами. Исправьте ошибки в автоматических назначениях мать-дочь с помощью инструментов, доступных в панели редактирования.
При запросе нажмите Propagate, чтобы применить изменения. Чтобы назначить матери новый клеточный идентификатор, активируйте инструмент поиска матери для нового идентификатора клетки, нажав F. Правый клик по новой ячейке для переключения между кандидатами по матерям. Сегментация ядра в сфероидах опухолей выявила широкое распределение объёмов ядер: значительное количество объектов имело небольшие объёмы, а некоторые — чрезвычайно большие.
В 3D-виде опухольного органоида было видно множество сегментированных ядер с маркированными идентификаторами, а z-срезы показали красные контуры сегментации, нанесенные на каждое ядро. В дрожжах с почками количество белка H2B резко увеличивалось в момент появления бутонов и застывало до ядерного деления. Количество ядер резко увеличилось во время ядерного деления в наборе данных дрожжей.
В эмбриональных стволовых клетках мышей площадь клетки постепенно увеличивалась до максимума, затем уменьшалась во время деления клетки, а позже снова начала увеличиваться в дочерних клетках. Таким образом, Cell-ACDC — это программный фреймворк с открытым исходным кодом, который обеспечивает лёгкий доступ к моделям ИИ для анализа биоизображений и обеспечивает высокую возможность обмена микроскопическими данными. Важным аспектом Cell-ACDC является то, что сообщество может легко интегрировать новые методы в существующий рабочий процесс со стандартизированной структурой данных.
Использование скорректированных данных Cell-ACDC для тонкой настройки современных методов может заложить основу для полностью автоматизированного анализа биоизображений.
Обзор
Это исследование посвящено решению задач анализа многомерных данных микроскопии, в частности в отношении отслеживания циклов деления клеток. В исследовании представлен Cell-ACDC, программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое интегрирует модели на основе искусственного интеллекта для улучшения сегментации, отслеживания и количественной оценки данных микроскопии.
Ключевые компоненты исследования
Область исследования
- Клеточная биология
- Анализ данных микроскопии
- Биоинформатика
Предыстория
- Существующие модели ИИ сложны и часто недоступны для биологических рабочих процессов.
- Ручная коррекция данных сегментации является утомительной без надлежащих инструментов.
- Необходимость в эффективном и удобном программном решении является критически важной для ускорения биологических открытий.
Используемые методы
- Программное обеспечение Cell-ACDC для анализа циклов деления клеток.
- Использует многоаспектные алгоритмы сегментации и отслеживания.
- Продвинутые методы визуализации для пользовательских коррекций.
Основные результаты
- Демонстрирует эффективную сегментацию и отслеживание циклов клеток.
- Повышает точность аннотации событий деления клеток.
- Способствует интеграции новых методов в существующие рабочие процессы.
Выводы
- Cell-ACDC обеспечивает расширенный доступ к моделям ИИ для анализа биоизображений.
- Это исследование прокладывает путь к более эффективным автоматизированным решениям в исследованиях микроскопии.
