高度なイメージング技術がマウスの組織発達を明らかにする
研究がマウスの初期成長段階の組織の詳細な画像を明らかにしたよ。
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目次
生まれてから7日目になると、マウスは成長の重要な段階に入って、組織がすごく早く成長して、異なる種類の細胞ができ始めるんだ。これは、後にちゃんと機能する臓器を作るためにキーになるよ。この時期に組織の中で何が起こっているのかを見るために、科学者たちは非常に小さいスケールで詳細な画像をキャッチできる特別なイメージングツールを使う必要があるんだ。
高度なイメージング技術の使用
CellMapプロジェクトチームは、Focused Ion Beam Scanning Electron Microscopy(FIB-SEM)っていう技術を使って、1匹のマウスから7つの異なる組織の詳細な3D画像を撮ったよ。これらの組織には、膵臓、肝臓、腎臓、心臓、胸腺、海馬、皮膚が含まれてるんだ。さらに、機械学習を使って、これらの組織内の細胞核を特定して分割するのを手伝ったんだ。このデータセットはみんなが研究できるように公開されてて、細胞や組織が発生中にどうやって形成されるかを理解するのに役立つよ。
サンプル準備プロセス
画像を撮る前に、チームはサンプルを慎重に準備しなきゃいけなかった。研究に使うマウスの健康を確保するために厳しいガイドラインに従ったんだ。マウスは、イソフルランっていうガスで眠らせて、その後、特別な溶液で組織を保存したんだ。24時間後、いろんな組織が取り外されて、後の処理のために厚いスライスに切られたよ。
これらのスライスは、イメージングのための品質を高めるためにさらに溶液で処理された。サンプルの構造を支えるために樹脂で覆われたんだ。そして、樹脂が硬化するために48時間加熱された。
透過電子顕微鏡によるイメージング
次に、研究者たちは透過電子顕微鏡(TEM)を使ってサンプルの品質をチェックした。この方法で、サンプルの構造をすごく詳細に見ることができるんだ。サンプルは、顕微鏡で正しく見るために何度も洗浄と染色のステップを踏んだ。サンプルはTEMで調べられるように非常に薄いスライスに切られ、より良い画像品質を得るために低電圧に設定されたよ。
さまざまなズームレベルで画像が撮られて、サンプルの品質を評価したり、詳細に見るエリアを選んだりした。このプロセスで、研究者たちは研究にとって最も情報のある組織の部分に焦点を合わせることができるんだ。
3Dイメージングのための準備
サンプルが良好な品質だと確認されたら、3Dイメージング技術のために準備された。これは、マイクロCTスキャンを使って行われて、重要なエリアを特定して集中するのを助けるんだ。このスキャンで、組織の異なる部分がどのように配置されているかや、どの方向にあるのかが理解できるんだ。
サンプルの中で適切なエリアを見つけたら、作業しやすくするために特別なホルダーに固定された。チームは、興味のあるエリアに合わせてサンプルを慎重にトリミングしたよ。そして、イメージングプロセスを助けるために薄い導電性の材料を塗布した。
FIB-SEMイメージングの実施
実際のイメージングは、カスタマイズされたFIB-SEMシステムを使って行われた。このシステムは、高度なイメージングと集束イオンビームを組み合わせたもので、チームは組織の詳細な画像を層ごとに作成することができたんだ。イメージングプロセスは、サンプルごとに数週間かかったよ。というのも、組織の全体像を構築するために多くの画像をキャッチする必要があったから。
画像処理と再構築
画像をキャッチした後、次のステップはそれを処理することだ。これは、画像を整列させて、正しく組み合うようにすることを含むよ。特別なソフトウェアを使って画像を一つに縫い合わせて、組織サンプルの完全な3Dビューを作成するんだ。これにより、科学者たちはどんな方向からでも構造を視覚化できるようになるよ。
結果として得られた画像は、完全な細胞や組織構造を示していて、詳細に研究できるんだ。これによって、組織の発展に関する微細な側面をよりよく理解できる。
イメージングとセグメンテーションの組み合わせ
イメージングの作業と並行して、研究者たちはこれらの組織内の細胞核をセグメント化することにも焦点を当てた。このプロセスは、細胞核を特定して分けて、より簡単に分析できるようにすることを指すよ。彼らは、このタスクのために設計された深層学習ソフトウェアを使ったんだ。画像は最初にノイズを減らして明瞭さを向上させてから、セグメンテーションプログラムに入力された。
初期のセグメンテーションの後、結果は手作業で洗練されて、正確さが確保された。最終的な出力は、他の科学者が研究に使用できるように公開されているよ。
データセットの重要性
このプロジェクトから作られたデータセットは、広範な研究者にとって貴重なリソースだよ。高品質な3D画像や正確な細胞核のセグメンテーションを提供していて、さまざまな研究に役立つ。これらの研究は、科学者同士のコラボレーションを促進して、発生学や計算生物学の分野での新しい発見を後押しすることができるんだ。
最後の考え
全体的に見て、このプロジェクトで行われた作業は、マウスの組織発展を理解する上で高度なイメージング技術がどれだけ重要かを強調しているよ。作成された詳細なデータセットは、臓器がどのように形成され、機能するのかを理解するのに役立つ。これは多くの生物学的研究の分野にとって必要不可欠なんだ。このデータを科学コミュニティと共有することで、プロジェクトは進行中の研究をサポートし、新しいアイデアを促進することを目指しているよ。
イメージング技術の進歩とデータ分析における機械学習の応用は、重要な前進を示しているんだ。もっと多くの研究者がこれらのツールやデータセットにアクセスすることで、発生生物学における発見の可能性はますます広がっていくよ。それは私たちの生命と発展プロセスの理解にも役立つんだ。
タイトル: Data Release: High-Resolution Imaging and Segmentation of P7 Mouse Tissue Microarchitecture Using FIB-SEM and Machine Learning
概要: This report presents a comprehensive data release exploring the tissue microarchitecture of P7 aged mice using Focused Ion Beam Scanning Electron Microscopy (FIB-SEM) combined with machine learning-based segmentations of nuclei. The study includes high-resolution 3D volumes and nucleus segmentations for seven vital tissues--pancreas, liver, kidney, heart, thymus, hippocampus, and skin--from a single mouse. The detailed datasets are openly accessible onOpenOrganelle.org, providing a valuable resource for the scientific community to support further research and collaboration.
著者: Aubrey V Weigel, D. Ackerman, E. Avetissian, C. K. E. Bleck, J. A. Bogovic, M. Innerberger, W. Korff, W.-P. Li, Z. Lu, A. Petruncio, S. Preibisch, W. Qiu, J. Rhoades, S. Saalfeld, M. Silva, E. T. Trautman, R. Vorimo, Z. Yu, Y. Zubov, CellMap Project Team
最終更新: 2024-09-07 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.05.611438
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.05.611438.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。