डेंड्राइटिक शाखाओं और उनके अभिविन्यास की स्वचालित पहचान
Summary
प्रस्तुत एक कम्प्यूटेशनल उपकरण है जो 2 डी प्रतिदीप्ति छवियों से न्यूरोनल डेंड्राइटिक शाखाओं के झुकाव के सरल और प्रत्यक्ष स्वचालित माप की अनुमति देता है।
Abstract
न्यूरोनल डेंड्राइटिक पेड़ों की संरचना न्यूरॉन्स में सिनैप्टिक इनपुट के एकीकरण में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। इसलिए, न्यूरोनल फ़ंक्शन की बेहतर समझ के लिए डेंड्राइट्स की आकृति विज्ञान का लक्षण वर्णन आवश्यक है। हालांकि, डेंड्राइटिक पेड़ों की जटिलता, दोनों जब अलग-थलग और विशेष रूप से न्यूरोनल नेटवर्क के भीतर स्थित होती है, तो पूरी तरह से समझ में नहीं आई है। हमने एक नया कम्प्यूटेशनल टूल, एसओए (सेगमेंटेशन और ओरिएंटेशन एनालिसिस) विकसित किया है, जो 2 डी न्यूरोनल संस्कृतियों की प्रतिदीप्ति छवियों से डेंड्राइटिक शाखाओं के अभिविन्यास के स्वचालित माप की अनुमति देता है। एसओए, पायथन में लिखा गया है, छवि पृष्ठभूमि से डेंड्राइटिक शाखाओं को अलग करने के लिए विभाजन का उपयोग करता है और प्रत्येक शाखा की स्थानिक दिशा पर एक डेटाबेस जमा करता है। डेटाबेस का उपयोग तब रूपात्मक मापदंडों की गणना करने के लिए किया जाता है जैसे कि नेटवर्क में डेंड्राइटिक शाखाओं का दिशात्मक वितरण और समानांतर डेंड्राइटिक शाखा विकास का प्रसार। प्राप्त डेटा का उपयोग न्यूरोनल गतिविधि के जवाब में डेंड्राइट्स में संरचनात्मक परिवर्तनों का पता लगाने और जैविक और औषधीय उत्तेजनाओं के लिए किया जा सकता है।
Introduction
डेंड्राइटिक मॉर्फोजेनेसिस तंत्रिका विज्ञान में एक केंद्रीय विषय है, क्योंकि डेंड्राइटिक पेड़ की संरचना न्यूरॉन्स 1,2,3 में सिनैप्टिक एकीकरण के कम्प्यूटेशनल गुणों को प्रभावित करती है। इसके अलावा, डेंड्राइटिक शाखाओं में रूपात्मक असामान्यताएं और संशोधन अपक्षयी और न्यूरो-विकास संबंधी विकारों 4,5,6 में फंस गए हैं। न्यूरोनल संस्कृतियों में जहां डेंड्राइटिक प्रभाव को अधिक आसानी से कल्पना की जा सकती है, गैर-बहन डेंड्राइटिक शाखाओं के बीच बातचीत शाखाओं के साथ सिनैप्टिक क्लस्टरिंग की साइटों और सीमा को विनियमित करती है, एक व्यवहार जो सिनैप्टिक कोएक्टिविटी और प्लास्टिसिटी को प्रभावित कर सकता है7,8,9। इसलिए, दो-आयामी (2 डी) न्यूरोनल संस्कृतियों का उपयोग करके डेंड्राइटिक पेड़ के रूपात्मक मापदंडों का लक्षण वर्णन डेंड्राइटिक मॉर्फोजेनेसिस और एकल और न्यूरॉन्स के नेटवर्क की कार्यक्षमता को समझने के लिए फायदेमंद है। फिर भी, यह एक चुनौतीपूर्ण कार्य है क्योंकि डेंड्राइटिक शाखाएं “सरलीकृत” 2 डी न्यूरोनल संस्कृतियों में भी एक जटिल जाल बनाती हैं।
डेंड्राइटिक संरचनाओं का स्वचालित रूप से पता लगाने और उनका विश्लेषण करने के लिए कई उपकरण विकसित किए गए हैं10,11,12,13। हालांकि, इनमें से अधिकांश उपकरण 3 डी न्यूरोनल नेटवर्क के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और स्वाभाविक रूप से 2 डी नेटवर्क के साथ उपयोग करने के लिए बहुत जटिल हैं। इसके विपरीत, कम उन्नत रूपात्मक विश्लेषण उपकरणों में आमतौर पर कंप्यूटर-सहायता प्राप्त मैनुअल श्रम का एक महत्वपूर्ण घटक शामिल होता है, जो बहुत समय लेने वाला और ऑपरेटर पूर्वाग्रह 14 के लिए अतिसंवेदनशील होता है। मौजूदा अर्ध-स्वचालित उपकरण, जैसे ‘ImageJ’15 (समुदाय-विकसित जैविक छवि विश्लेषण उपकरणों के विशाल संग्रह के साथ एक एनआईएच ओपन-सोर्स इमेज प्रोसेसिंग पैकेज), काफी हद तक उपयोगकर्ता मैनुअल श्रम को कम करते हैं। हालांकि, छवि प्रसंस्करण के दौरान अभी भी कुछ मैनुअल हस्तक्षेपों की आवश्यकता होती है, और विभाजन की गुणवत्ता वांछनीय से कम हो सकती है।
यह पेपर एसओए प्रस्तुत करता है, एक सरल स्वचालित उपकरण जो 2 डी न्यूरोनल नेटवर्क के भीतर डेंड्रिटिक शाखाओं के प्रत्यक्ष विभाजन और अभिविन्यास विश्लेषण की अनुमति देता है। एसओए 2 डी छवियों में विभिन्न लाइन जैसी वस्तुओं का पता लगा सकता है और उनके रूपात्मक गुणों को चिह्नित कर सकता है। यहां, हमने संस्कृति में डेंड्राइटिक नेटवर्क की 2 डी प्रतिदीप्ति छवियों में डेंड्राइटिक शाखाओं को विभाजित करने के लिए एसओए का उपयोग किया। सॉफ्टवेयर डेंड्राइटिक शाखाओं की पहचान करता है और समानांतरता और स्थानिक वितरण जैसे रूपात्मक मापदंडों के माप को सफलतापूर्वक निष्पादित करता है। एसओए को अन्य सेल प्रकारों की सेलुलर प्रक्रियाओं के विश्लेषण और गैर-जैविक नेटवर्क का अध्ययन करने के लिए आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है।
Protocol
Representative Results
Discussion
2 डी छवियों से रूपात्मक जानकारी निकालने के लिए प्रभावी रणनीतियों को जैविक इमेजिंग डेटा के साथ रखने के लिए तत्काल आवश्यक है। हालांकि इमेजिंग डेटा घंटों में उत्पन्न किया जा सकता है, छवियों के गहन विश्ले?…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
लेखक संस्कृति छवियों की तैयारी के लिए डॉ ओरली वीस को धन्यवाद देना चाहते हैं।
Materials
| Matplotlib | 2002 – 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom and the Matplotlib development team; 2012 – 2021 The Matplotlib development team. | 3.4.2 | a Python 2D plotting library |
| matplotlib-scalebar | Philippe Pinard | 0.7.2 | artist for matplotlib to display a scale bar |
| NumPy | The NumPy community. | 1.20.3 | fundamental package for scientific computing library |
| OpenCV | OpenCV team | 4.5.2.54 | Open Source Computer Vision Library |
| PyCharm | JetBrains | 2020.3.1 (Community Edition) version | Build #PC-203.6682.86, built on December 18, 2020. Runtime version: 11.0.9.1+11-b1145.37 amd64. VM: OpenJDK 64-Bit Server VM by JetBrains s.r.o. Windows 10 10.0. Memory: 978M, Cores: 4 |
| PyQt5 | Riverbank Computing | 5.15.4 | manage the GUI |
| python | Python Software Foundation License | 3.9 version | |
| Qt Designer | The QT Company Ltd. | 5.11.1 version | |
| scipy | Community library project | 1.6.3 | Python-based ecosystem of open-source software for mathematics, science, and engineering |
| Seaborn | Michael Waskom. | 0.11.1 | Python's Statistical Data Visualization Library. |
| Windows 10 | Microsoft | ||
| Xlsxwriter | John McNamara | 1.4.3 | Python module for creating Excel XLSX files |
Referências
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