FInCH: Un Nuovo Approccio all'Analisi della Crescita
FInCH semplifica l'analisi dell'espressione proteica e della struttura cellulare per la ricerca biologica.
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Indice
I cambiamenti che avvengono mentre gli esseri viventi crescono coinvolgono un sacco di fattori. Questi fattori includono quanto tempo ci vuole per certi processi, quanto velocemente si verificano e dove accadono nel corpo. Gli scienziati spesso studiano specifiche Proteine che aiutano in questo processo per vedere come si comportano in diverse fasi di crescita o in diverse specie. Tuttavia, collegare ciò che accade con queste proteine al modo in cui le Cellule appaiono o si comportano è stato un compito difficile. La maggior parte della ricerca si concentra o su singole cellule o su parti del corpo più grandi, rendendo difficile avere un quadro completo di ciò che sta succedendo.
Per comprendere meglio l'intero quadro, abbiamo bisogno di un modo per guardare Campioni interi in modo più semplice e coerente. È stato sviluppato un nuovo strumento chiamato FInCH per migliorare il modo in cui gli scienziati possono analizzare Immagini complete di tessuti. Aiuta a raccogliere automaticamente dati sui livelli di proteine e le forme delle cellule in un modo facilmente ripetibile.
Cos'è FInCH?
FInCH sta per un programma specifico che aiuta ad analizzare l'espressione delle proteine e la struttura delle cellule da immagini ad alta risoluzione di campioni biologici. Questo programma è costruito utilizzando Python, un linguaggio di programmazione popolare, ed è progettato per lavorare velocemente e con precisione. FInCH è aperto a chiunque voglia usarlo e può essere scaricato online.
Perché usare FInCH?
Una delle applicazioni più interessanti di FInCH è il suo utilizzo nello studio del passero domestico, un uccellino piccolo. I ricercatori hanno esaminato come il suo becco cambia durante diverse fasi di crescita. La forma e la dimensione del becco possono dirci molto su come questo uccello si è adattato nel tempo. Con FInCH, gli scienziati possono osservare proteine chiave che svolgono un ruolo in questi cambiamenti e vedere come si relazionano alle forme delle cellule nel becco.
Usare FInCH consente ai ricercatori di misurare come e quando specifiche proteine vengono espresse nelle cellule e monitorare i cambiamenti nel modo in cui queste cellule crescono e si aggregano.
Il design dello studio
Nello studio, i ricercatori hanno analizzato i becchi di passeri domestici in dodici diverse fasi di crescita. Hanno esaminato attentamente otto proteine importanti che aiutano a guidare la crescita e lo sviluppo. L'obiettivo era scoprire come i livelli di proteine nelle cellule cambiano nel tempo e come questi cambiamenti influenzano l'aspetto del becco.
Questo approccio è stato particolarmente utile perché le popolazioni di fringuelli studiate si erano evolute recentemente, il che significa che anche piccoli cambiamenti nei livelli di proteine potevano essere molto importanti. FInCH ha reso più facile scalare le loro misurazioni, consentendo al team di ottenere dati precisi su molti campioni contemporaneamente.
Come funziona FInCH?
Il processo con FInCH inizia con immagini di alta qualità di aree specifiche di interesse, come campioni di tessuto dal becco. Le immagini vengono preparate in un certo modo per garantire che i dettagli indesiderati vengano rimossi, concentrandosi solo sulle aree rilevanti.
Una volta pronte le immagini, FInCH le elabora. Crea una griglia che aiuta a dividere le immagini in sezioni più piccole per una più facile analisi. Questa griglia può essere personalizzata e riutilizzata per la stessa immagine o per immagini simili.
Il programma applica algoritmi speciali per estrarre dati sulle proteine e misurare le caratteristiche delle cellule, come la loro forma e dimensione. Alla fine del processo, FInCH genera rapporti dettagliati che contengono tutti i dati analizzati organizzati in un formato facile da usare.
Passi per usare FInCH
Impostare FInCH: Prima, gli utenti devono installare il programma FInCH nel loro software di elaborazione delle immagini e impostare opzioni personalizzate che guideranno come elaborare le immagini.
Caricare le immagini: Successivamente, gli utenti selezionano la cartella contenente le immagini dei tessuti che vogliono analizzare. È importante assicurarsi che queste immagini siano ben preparate per risultati accurati.
Disegnare una linea di riferimento: Per ogni immagine, gli utenti devono disegnare una linea che indica l'angolo del becco. Questo passaggio aiuta FInCH a capire come analizzare correttamente l'immagine.
Elaborare le immagini: Una volta che tutte le immagini sono pronte, FInCH inizia a lavorare. Elabora le immagini, applicando la deconvoluzione dei colori per separare i segnali delle diverse proteine e genera immagini soglia che evidenziano l'espressione delle proteine.
Generare i rapporti sui dati: Dopo l'elaborazione, FInCH crea diversi tipi di file contenenti dati utili. Questi file includono sintesi dell'espressione delle proteine e misurazioni di diverse caratteristiche cellulari.
Vantaggi di FInCH
Utilizzare FInCH offre diversi vantaggi chiari:
- Efficienza: Il programma può gestire molte immagini contemporaneamente, risparmiando tempo e fatica ai ricercatori.
- Precisione: FInCH fornisce misurazioni precise e riproducibili. Questo significa che altri ricercatori possono seguire gli stessi passaggi e aspettarsi risultati simili.
- Adattabilità: Il sistema può essere regolato per diversi tipi di analisi, rendendolo uno strumento utile per varie esigenze di ricerca.
Sfide e considerazioni
Sebbene FInCH sia uno strumento potente, ci sono alcune considerazioni importanti da tenere a mente:
- Qualità delle immagini: La qualità delle immagini in ingresso influisce sulla qualità dei dati raccolti. Immagini scattate male possono portare a risultati imprecisi.
- Comprendere l'output: I ricercatori devono essere a loro agio nell'interpretare i dati generati da FInCH. Questo garantisce che possano utilizzare al meglio le informazioni fornite.
- Supporto tecnico: Gli utenti potrebbero incontrare problemi tecnici, specialmente se non sono familiari con il software di elaborazione delle immagini. Avere una buona comprensione della configurazione e delle istruzioni è essenziale.
Conclusione
FInCH rappresenta un passo significativo in avanti nel modo in cui i ricercatori possono studiare i processi biologici a livello cellulare. Semplificando l'analisi dell'espressione delle proteine e della morfologia cellulare, consente agli scienziati di concentrarsi sul quadro più ampio assicurando al contempo una raccolta dati accurata. Con strumenti come FInCH, i ricercatori possono continuare a svelare i dettagli intricati della crescita e dello sviluppo negli organismi viventi, portando a una migliore comprensione e intuizioni sull'evoluzione e l'adattamento.
Man mano che il campo della biologia si evolve, strumenti come FInCH rimarranno cruciali per dare senso a dati complessi e per far avanzare la nostra conoscenza nelle scienze.
Titolo: FInCH: FIJI plugin for automated and scalable whole-image analysis of protein expression and cell morphology
Estratto: Study of morphogenesis and its regulation requires analytical tools that enable simultaneous assessment of processes operating at cellular level, such as synthesis of transcription factors (TF), with their effects at the tissue scale. Most current studies conduct histological, cellular and immunochemical (IHC) analyses in separate steps, introducing inevitable biases in finding and alignment of areas of interest at vastly distinct scales of organization, as well as image distortion associated with image repositioning or file modifications. These problems are particularly severe for longitudinal analyses of growing structures that change size and shape. Here we introduce a python-based application for automated and complete whole-slide measurement of expression of multiple TFs and associated cellular morphology. The plugin collects data at customizable scale from the cell-level to the entire structure, records each data point with positional information, accounts for ontogenetic transformation of structures and variation in slide positioning with scalable grid, and includes a customizable file manager that outputs collected data in association with full details of image classification (e.g., ontogenetic stage, population, IHC assay). We demonstrate the utility and accuracy of this application by automated measurement of morphology and associated expression of eight TFs for more than six million cells recorded with full positional information in beak tissues across 12 developmental stages and 25 study populations of a wild passerine bird. Our script is freely available as an open-source Fiji plugin and can be applied to IHC slides from any imaging platforms and transcriptional factors. Graphical abstract O_FIG O_LINKSMALLFIG WIDTH=200 HEIGHT=83 SRC="FIGDIR/small/590413v1_ufig1.gif" ALT="Figure 1"> View larger version (42K): [email protected]@8f9544org.highwire.dtl.DTLVardef@90c99aorg.highwire.dtl.DTLVardef@1a3aa0f_HPS_FORMAT_FIGEXP M_FIG C_FIG Specifications table O_TBL View this table: [email protected]@1d432eaorg.highwire.dtl.DTLVardef@5aa5b0org.highwire.dtl.DTLVardef@133ebf3org.highwire.dtl.DTLVardef@1c7a130_HPS_FORMAT_FIGEXP M_TBL C_TBL
Autori: Alexander Badyaev, C. Lee, C. Sanchez Moreno
Ultimo aggiornamento: 2024-04-26 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.20.590413
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.20.590413.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia biorxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.