Hücre-ACDC Kullanılarak Çok Boyutlu Mikroskopi Verilerinin Analizi

Çok boyutlu mikroskopi verilerinin analizini, hızlı biyolojik keşifin önündeki darboğazları aşmak için hücre bölünme döngüsünün analizi için Cell-ACDC adlı bir yazılım geliştirerek geliştiriyoruz. Mevcut yapay zeka modellerine erişim genellikle zordur. Ayrıca, yüksek kaliteli sonuçlar elde etmek için görselleştirme ve manuel düzeltme gereklidir.

Ancak bu görevler doğru araçlar olmadan çok sıkıcı hale gelebilir. Başlamak için, görselleştir ve doğru modülün ana penceresinde Launch GUI (Grafik Arayüzü Başlat) seçeneğine tıklayın. Yeni pencerenin araç çubuğundaki klasör simgesine tıklayın ve veriyi içeren klasörü seçin.

Sonra Select Folder tuşuna basarak seçimi onaylayın. Açılır menüden önceden işlenmiş kanal fazı kontrastını seçin, sonra onaylamak için OK'ye basın. Segmentasyon maskesi adını seçin ve önceki adımda oluşturulan segmentasyon dosyasını yüklemek için Seçilenleri Yükle'ye tıklayın.

Yüklü Pozisyonlar için Tamam'a tıklayarak görüntü özelliklerini doğrulayın. Sorulduğunda, ek floresans verilerinin yüklenmesini önlemek için Hayır'ı seçin. Mod seçicisini kullanarak segmentasyon ve takip modunu seçin.

Menü çubuğunda, Takip bölümüne gidin, ardından gerçek zamanlı takip algoritmasını seçin ve organizmaya göre istediğiniz gerçek zamanlı takipçiyi seçin. Çerçeveler arasında gezinmek için sol ve sağ ok tuşlarını kullanın. 10. kareye geçin.

Manuel bud ayırma aracını etkinleştirmek için S tuşuna basın ve hücre birin segmentasyon maskesini otomatik olarak bölmek için sağ tıklayın. Şimdi, 14. kareye geçin. Fırça aracını etkinleştirmek için B tuşuna basın ve sol fare tuşu ile budcuk için eksik segmentasyon maskesini çizin.

Mevcut araçlarla segmentasyon ve takip hatalarını düzelterek sonraki kareleri takip etmeye devam edin. En azından 42. kareye kadar doğru. Mod seçicisi kullanarak hücre döngüsü analizini etkinleştirin.

Sorulduğunda, birinci kareye gitmek için Evet'i seçin. Çerçeveler arasında gezinmek için sol ve sağ ok tuşlarını kullanın. Hücre döngüsü açıklama tablosunun başlatmasını kabul etmek için OK'a tıklayın ve 41. kareye gidin.

Birinci hücreye veya onun buduna sağ tıklayarak bağlantıyı ayırın ve hücre bölünme olayını not yapın. Tüm ilgili kareleri görüntülemeye devam edin ve mevcut araçları kullanarak otomatik ana-kulak atamalarındaki hataları düzeltin. Bir kulaklığı anneye atamak için, A tuşuna basarak atanan kulaktan ana aracına atayışını etkinleştirin. Kulaklıktaki sağ fare düğmesine basın ve basılı tutun, ilgili ana hücreye sürüklenin ve fare düğmesini serbest bırakın.

Hücre döngüsü açıklamasını yeniden başlatmak için, araç çubuğundan uygun seçeneği seçin. Anne-tomurcuk ilişkisini bozmak veya yeniden bağlamak için, hiçbir aracın seçilmediğinden emin olun. Mevcut bir anne-kulak çiftine sağ tıklayarak ilişkiyi bozun, ya da tekrar sağ tıklayarak bağlantıyı yeniden kurun.

Mod seçicisini kullanarak normal bölünme soy ağacını etkinleştirin. Sorulduğunda, birinci kareye gitmek için Evet'i seçin ve kareler arasında gezinmek için sol ve sağ ok tuşlarını kullanın. Otomatik anne-kız atamalarındaki hataları Edit araç çubuğundaki araçlarla düzeltin.

Istendiğinde, değişiklikleri uygulamak için Yayımlamayı tuşlayın. Bir anneyi yeni hücre kimliğine atamak için, F tuşuna basarak yeni hücre kimliği için anne bulma aracını etkinleştirin. Yeni hücreye sağ tıklayarak aday anneler arasında geçiş yapın. Tümör sferoidlerindeki nükleer segmentasyon, çekirdek hacimlerinin geniş bir dağılımını ortaya koydu; önemli sayıda nesne küçük hacim gösterirken, birkaçında çok büyük hacimler sergilendi.

Tümör organoidinin 3D görünümü, etiketli tanımlayıcılarla çok sayıda segmentli çekirdek gösterdi ve z-dilimleri her çekirdeğe uygulanan kırmızı segmentasyon konturlarını gösterdi. Tomurcuklanan mayada, tomurcukların çıktığı anda H2B protein miktarı keskin şekilde artmış ve nükleer bölünmeden önce sabit kaldı. Çekirdek sayısı, maya veri setinde nükleer bölünme sırasında aniden arttı.

Fare embriyonik kök hücrelerinde, hücre alanı sürekli olarak artarak maksimuma ulaşır, ardından hücre bölünmesi sırasında azalır ve daha sonra kız hücrelerde tekrar yükselmeye başlar. Cell-ACDC, biyogörüntü analizi için yapay zeka modellerine kolay erişim sağlayan ve mikroskopi verilerinin yüksek paylaşılabilirliğini sağlayan açık kaynaklı bir yazılım çerçevesidir. Cell-ACDC'nin önemli bir yönü, topluluğun yeni yöntemleri standart veri yapısıyla mevcut bir iş akışına kolayca entegre edebilmesidir.

Cell-ACDC'den düzeltilmiş verilerin en son yöntemlerin ince ayarlanması için kullanılması, tamamen otomatik biyogörüntü analizinin temelini oluşturabilir.