Gelişim Süreçleri İzleme ve nicel C. elegans Açık kaynak Araçlarını Kullanma
16 Aralık 2015
Burada C. elegans'ta gelişimsel süreçlerin nasıl izleneceği ve nicelleştirileceği gösterilmektedir. Sunulan yöntemler, kolayca uygulanabilen açık kaynaklı araçlara dayanmaktadır. 3B hücre şekli modellerinin nasıl yeniden yapılandırılacağı, hücre altı yapıların manuel olarak nasıl izleneceği ve kortikal kasılma akışının nasıl analiz edileceği gösterilmiştir.
Görüntü analiz yazılımı ve gelişimsel biyoloji kullanmanın genel amacı, biyolojik süreçlerin mekanik modelleri için nicel veriler elde etmektir. Bu yöntem, mutant feno fenotiplerinin nicel olarak nasıl analiz edilebileceği gibi gelişimsel biyolojideki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu metodolojinin temel avantajı, araştırmacılara biyolojik süreçlerdeki ve gelişimsel olaylardaki değişiklikleri tarafsız bir şekilde belirleme yeteneği sağlamasıdır.
Bu yöntem, deniz zarafetinin gelişimi ve morfogenezi hakkında fikir vermek için kullanılabilse de, josepha gibi diğer model organizmalara da uygulanabilir, IOD ile hücre şeklinin yeniden yapılandırılmasını göstermek, laboratuvarımda doktora öğrencisi olan CINA Leman olacaktır. IM MOD programını kurduktan sonra, hadım kabuğunu açın ve IM mod penceresine Im mod yazın. Bir 3B model oluşturmak için uygun ham verileri içeren dosyayı seçin ve zap penceresindeki nesnelerin altını ve üstünü bulmak için bilgi penceresini kullanın.
Bilgi penceresinde, yine, her hücrenin üst düzleminde ilk konturu oluşturarak ve her hücre için yeni bir nesne oluşturmaya özen göstererek hücre anahatlarını izleyin. Ardından Z'de aşağı kaydırın ve her Z düzlemi için yeni bir kontur oluşturun ve ardından her hücre için yeni bir nesne oluşturun. Model için uygun olan sayıda hücrenin ana hatlarını çizdikten sonra, nesneleri ve konturlarını incelemek için model görünümü penceresini açın.
Ardından model görünümü araç çubuğunda düzenle'yi ve nesneleri seçin. Tüm hücreleri doldurulmuş ve kapatılmış nesneler olarak modellemek için ilgili düzenleme penceresi açılacaktır. Çizim veri türü olarak mesh'i ve çizim stili olarak fill'i seçin.
Meshing'e tıklayın ve seçenek kapağını kontrol edin. Ardından gerektiği kadar çok nesneyi kontrol edin ve ağa tıklayın. Tüm program, kontur yığınlarından katı nesneler üretecektir.
Z örnekleme faktörünü gerektiği gibi ayarlamak için görünüm penceresindeki Z ölçeğini değiştirin. Ardından, düzenleme menüsü altında, 3B nesneleri döndürmek için görünümü seçin, floresan hızlandırılmış kayıtlardan nesneleri izlemek için hücrelerin anlık görüntülerini veya filmlerini uygun şekilde kaydedin. Önce NDR'yi kullanarak ham verileri bir TIFF dosyasına dönüştürün.
Ardından dosyayı açın. Sonunda düşüşte. 2D görüntüleyici simgesini seçin ve veri menüsü altındaki histogramı ayarlamak için sığdırma aralığı simgesine tıklayın.
Dosyayı, adı, görüntüyü, seti, kanalı seçin ve X, Y, Z çözünürlüğünü ayarlayın ve X, Y ve Z değerlerini girin. Çekirdeğe açıklama eklemek için, ilgilenilen düzleme gidin ve 2B görüntüleyiciyi yeniden seçin. Ardından açılır menüden kökeni seçin ve yeni köken'i seçin.
Pazarlamak için ilgilenilen çekirdeği tıklayın ve sürükleyin. Ardından çekirdeğe sağ tıklayın ve parçacığı yeniden adlandır'ı seçin. Açılır menüden parçacık için bir ad girin ve ardından dairenin çapını değiştirmek için ok simgesini sürükleyin.
Ardından, çekirdeğin merkezi düzlemini işaretlemek için sağdaki simgeye tıklayın. Ardından zaman ve düzlemde ilerlemek için alt araç çubuğundaki çerçeve ve Z seçeneklerini seçin ve izlenen hücre bölünene kadar çekirdeği işaretleyen dairenin konumunu veya boyutunu buna göre ayarlayın. Bir hücre bölünmesi gözlemlendiğinde, yavru çekirdeği işaretleyin ve soya geçmek için pencere simgesine tıklayın.
Viewer üç çekirdeği de aynı anda işaretler ve köken seçeneğinin altında ebeveyni ilişkilendir'i seçin. Ardından, tüm hücreler izlendiğinde, dosya adına tıklayın ve kanala geçin. Parçacık görüntü hızı simetri yazılımını kullanarak kortikal akışı kantitatif olarak analiz etmek için hücre bölünmesi kalıntısını işaretlemek.
Yeni görüntü dosyalarını pif lab'e yükleyin ve sıralama stilini seçin. 1, 2, 2, 3. Ardından, istenen görüntülerin sırasını içeren dizine gidin.
Görüntüleri seçin ve görüntüleri içe aktarmak için ekle'ye tıklayın. Ardından analiz ayarları'nın altında istisnalar'ı seçin. ROI maskeleyin ve düğmeyi kullanın.
Analiz ayarları altında görüntülerin istenmeyen kısmını devre dışı bırakmak için geçerli kare için maskeler çizin. Yine, PIF ayarlarını seçin ve istenen PIF algoritması olarak hızlı Fourier dönüşüm penceresi deformasyonunu seçin. Birinci geçiş için, 32 ikinci geçiş adımıyla 64 piksellik bir sorgulama alanı değeri girin.
16 adımla 32 piksellik bir sorgulama alanı değeri girin. Ardından, pencere deformasyonu açılır menüsünden doğrusal'ı seçin ve alt piksel yer değiştirme tahmini için Gauss iki x üç nokta yöntemini seçin. Şimdi analiz menüsünden analiz et'i seçin ve işleme sonrası tüm kareleri analiz et'i seçin, işlem sonrası menüsünden vektör doğrulamayı seçin ve çizim menüsündeki tüm karelere yedi standart sapma filtresi eşiği uygulayın.
Türetilmiş parametreleri seçin. Verileri ve ardından vektörleri, kare başına pikselleri değiştirin ve vektörlerin ve yüksek geçiş filtresinin düzgünlüğünü ayarlayın. Bu ayarlamaları tüm karelere uyguladıktan sonra, kullanılan kareleri sona bir olarak ayarlayın.
Son olarak, az önce gösterildiği gibi görüntülenen vahşi C tipi zarafet yetişkinlerinin gonadının dönüşüne odaklanan tüm karelerin ortalama vektörlerini ölçmek için ortalama vektörleri hesapla düğmesine tıklayın. Mikroskopi verilerinden germ hücrelerinin bir 3D modeli oluşturulur ve hücreler iki renkli hızlandırılmış mikroskopi kullanılarak cus'un distalinden proksimal koluna geçerken meydana gelen hücre boyutundaki değişikliklerin analizine olanak tanır. NDR'de çizgi histon füzyon proteinleri ve kas dışı miyozin ile elde edilen modeller, hücre bölünmesi kalıntı kalıtımının kalıplaşmış modelini göstermektedir.
Ayrıca, hat verilerinden, her bir L hücresi ve hücre bölünmesi kalıntısı için izler ve hücre bölünmesi zamanlaması ile korelasyon bu deneyde elde edilebilir. Beklendiği gibi sıra gtpa aktive edici protein RGA üç için tükenmiş vahşi tip bir embriyo arasındaki kortikal polarize akış dinamiklerindeki farklılıkları değerlendirmek için kortikal kas dışı miyozin iki'nin yüksek zamansal çözünürlüğüne sahip kısa süreli hızlandırılmış mikroskopi yapıldı. Yabani tip embriyolardaki akış, ağırlıklı olarak embriyonun uzun ekseni boyunca olmuştur.
RGA üç RNA girişim embriyosundaki akış, PIP analizinden kolayca görülebildiği gibi bu eksene ortogonal iken. Bir kez ustalaştıktan sonra, karmaşık nesnelerin manuel segmentasyonu ve embriyonik gelişim sırasında hücre takibi, hücre ve nesne takibi gerçekleştirmeye çalışırken, uygun şekilde birkaç saat içinde yapılabilir. Analiz sırasında nesneyi kaybetmemek için uygun zamansal çözünürlüğü ayarlamayı unutmamak önemlidir Burada açıklanan üç aracı kullanarak.
İstatistiksel analiz, değişkenlik hakkındaki soruları cevaplamak veya sadece farklı embriyoları karşılaştırmak için de yapılabilir. Kantitatif görüntü analizi yazılımını uygulamak, bizim ve bizim gibi diğer gelişim biyologlarının, morfogenetik gelişim mekanizmalarını benzeri görülmemiş bir ayrıntı düzeyinde keşfetmemizi sağlar. Bu videoyu izledikten sonra, nicel görüntü analizi yapmak için çeşitli yazılım araçlarının nasıl kullanılacağını iyi anlamış olmalısınız.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu makale, açık kaynaklı araçlar kullanarak C. elegans'ta gelişimsel süreçleri izleme ve kantitatif olarak ölçme yöntemlerini gösterir. 3D hücre şekli modellerinin yeniden yapılandırılması, subselüler yapıların manuel izlenmesi ve kortik kontraktili akışın analizi konularını kapsar.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Gelişimsel Biyoloji
- Görüntü Analizi
- Nicel Araştırma
Arka Plan
- Görüntü analiz yazılımı, biyolojik süreçler için nicel veriler elde etmeye yardımcı olur.
- Metodoloji, gelişimsel fenomenlerdeki değişiklikleri tarafsız bir şekilde tanımlamaya izin verir.
- C. elegans ötesinde çeşitli model organizmalara uygulanabilir.
- Hücre şekillerinin yeniden yapılandırılması ve mutant fenotiplerin analizi üzerine odaklanır.
Çalışmanın Amacı
- Gelişim ve morfogenez hakkında bilgiler sağlamak.
- Mutant fenotiplerin nicel analizini yapmak.
- Gelişimsel biyolojide açık kaynaklı araçların kullanımını göstermek.
Kullanılan Yöntemler
- Görüntü analizi için IMOD programının yüklenmesi.
- IMOD arayüzünün ham verilerden 3D modeller oluşturmak için kullanılması.
- Subselüler yapıların manuel izlenmesi.
- Kortik kontraktili akışın analizi.
Ana Sonuçlar
- 3D hücre şekli modellerinin başarılı bir şekilde yeniden yapılandırılması.
- Subselüler yapıların etkili izlenmesi.
- Gelişimsel süreçlerin nicel analizi.
- Çeşitli organizmalara uygulanabilir metodoloji gösterildi.
Sonuçlar
- Sunulan yöntemler, gelişimsel biyolojiyi anlamayı geliştirir.
- Açık kaynaklı araçlar, biyolojik süreçlerin tarafsız analizini kolaylaştırır.
- Çeşitli araştırma bağlamlarında daha geniş uygulama potansiyeli.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
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.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative interrogation of developmental hypotheses and mutant phenotypes.
- Supports mechanistic de-risking by clarifying cell lineage and morphogenetic events.
- Facilitates functional target validation through unbiased phenotype quantification.
- Improves predictive confidence for early-stage portfolio triage.
Screening & Assay Development
- Prepares validated biological systems for downstream quantitative imaging workflows.
- Standardizes assay outputs with reproducible, open-source analysis pipelines.
- Enables reliable tracking of subcellular structures and developmental events.
- Supports scalable screening of genetic or chemical perturbations in model organisms.
Translational & Preclinical Research
- Aligns quantitative imaging outputs with disease-relevant developmental models.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation of mechanistic hypotheses.
- Enables risk-adjusted advancement decisions based on robust phenotypic data.
- Supports translational biomarker identification when developmental processes are disease-linked.
Pipeline & Workflow Integration
These open-source imaging and analysis methods integrate from early discovery through preclinical model validation, supporting hypothesis testing, pathway clarification, and quantitative phenotyping.
- Discovery Biology: Quantitative image analysis supports hypothesis-driven interrogation of developmental mechanisms and mutant effects.
- Screening: Standardized tracking and measurement workflows enable reproducible comparison of experimental conditions.
- Analytics: Provides quantitative outputs such as cell shape, lineage, and contractile flow metrics for statistical analysis.
- Translational Research: Facilitates alignment of developmental phenotypes with disease models when relevant.
- Enterprise Reuse: Open-source tools and protocols are adaptable across laboratories and model systems, supporting broad R&D reuse.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in developmental biology studies.
- Operational Value: Promotes standardization, reproducibility, and scalability through open-source, platform-independent tools.
- Strategic Value: Enables better go/no-go decisions and capital efficiency by providing robust quantitative data.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of discovery-stage assets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in quantitative image analysis and developmental biology.
- Needs access to microscopy systems and compatible computational infrastructure.
- Demands cross-team standardization of imaging protocols and analysis pipelines.
- Adaptable to various model organisms and developmental systems with protocol adjustments.
- Manual segmentation and tracking may be time-intensive until proficiency is achieved.
