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新聞資訊

徠卡顯微鏡全自動跟蹤葉綠體的伊樂藻葉細胞4​​D圖像資料

2014-04-11  發布者:admin 

 移動的三維結構在活細胞中的全自動化跟蹤代表,是典型生物的圖像數據的分析幾個挑戰。 以從活伊樂藻葉片細胞葉綠體4D圖像數據作為一個例子,AG亚游集团展示新的方法來應對這些挑戰(圖1)。 葉綠體是令人驚訝的動態的細胞器:它們廣泛地移動整個細胞,它們經常分割或保險絲,其形狀變化而不斷。 葉綠體動態的更詳細的了解需要葉綠體販運,分裂和融合的可靠量化。 AG亚游集团使用SP5共聚焦顯微鏡(Leica Microsystems CMS GmbH)與雙通道圖像伊樂活葉細胞。 自動熒光用於跟蹤葉綠體和細胞壁是由反射檢測。

1:原來的4D數據堆棧(左圖)和三維重建單一時間點(右圖)的代表性部分。葉綠體顯示為綠色,在細胞壁中的紅色或暗綠色。

 

方法

第一個挑戰是信號從葉綠體和背景噪音始發之間的可靠分離。 Autoadaptive策略被用來計算適當的閾值。 第二個挑戰是個人葉綠體的檢測和從緊鄰的其他葉綠體的分離。 AG亚游集团發現潛在的葉綠體種子和聘請當地的閾值和形狀的標準,同時保持它們與相鄰的葉綠體種子分離(圖2),依次種植這些種子。

圖2:被代表的中間步驟的思想探析,以說明主要策略。

 

葉綠體在3D檢測,使體積測量和形狀參數的評估。 第三個挑戰是葉綠體中隨時間的跟蹤。 個別葉綠體需要遵循整個4D數據,以便設置為從緊密的空間接近度葉綠體,在下一時間幀鄰居之間的形態相似性,並依次增加的搜索範圍,以確保最佳的連接(圖3)。

圖3:插圖choroplast跟蹤的方法。 葉綠體在接下來的時間內聯係到自己最親近的neigbour。 的搜索範圍被連續地增加。

 

 

結論

AG亚游集团表明,從4D圖像數據在伊樂藻葉片細胞葉綠體的全自動跟蹤是可能使用Definiens的網絡認知技術。 AG亚游集团有信心,AG亚游集团采用的策略是很容易適用於許多其他生物圖像分析任務。

 



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