新しいソフトウェアが魚の胚の心拍数測定を革新!
FEHATは自動化を通じて魚の胚の心拍数分析を強化する。
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心臓はすべての脊椎動物、魚も含めて、必須の器官だよ。血液をポンプする基本的な機能は、進化を通じてあんまり変わってないんだ。研究者はよく心拍数を調べるんだけど、これは心臓が1分間に何回鼓動するかを示してて、動物や人間の健康を調べる方法になってる。人間と同じように、魚の心拍数も遺伝子や環境によって影響されるんだ。
メダカやゼブラフィッシュみたいな小さな魚は、飼いやすくて遺伝子改変もできるから研究に人気なんだ。これらの魚は心臓の機能、薬の安全性、毒性の研究についての知識を大きく貢献してきたよ。主に心拍数を重要な指標として使ってる。
魚と哺乳類の心臓の共通点
魚の心臓は哺乳類の心臓と多くの共通点を持ってる。両方とも心臓の発達や機能に関わる共通の遺伝子経路やタンパク質があるんだ。だから、魚の心臓の働きを研究することで、人間の心臓の機能についても貴重な洞察を得られるんだよ。それに、メダカなんかは心臓の発達が早いから、受精後数日で生理学を研究できるんだ。
心拍数測定の課題
魚の胚の心拍数を調べるには、研究者は効率よくデータを集めるために測定プロセスを自動化する必要があるんだ。一つの課題は、魚の胚がイメージング中に違う位置にいることが多いってこと。心臓だけが動く器官だから、いろんな角度で撮影されると心臓の画像が違ってきちゃう。
魚の心拍数を測定するためのソフトウェアがいくつかあるけど、中には心臓の領域を手動で選ばないといけない方法もあって、大量のサンプルを扱うときに時間がかかっちゃうんだ。他の方法は特定の蛍光ラベルが必要だから、大規模な研究には実用的じゃないこともある。
心拍数測定の新しいソフトウェア
これらの課題に対処するために、FEHATっていう新しいツールを作ったよ。Fish Embryo Heartbeat Assessment Toolの略で、オープンソースで使いやすい設計になってるんだ。このソフトウェアは、手動の入力なしで魚の胚の複数の動画から心拍数を自動的に測定してくれるんだ。96ウェルプレートみたいなイメージングセットアップからの情報も処理できるんだよ。
FEHATは最初に画像内の胚を検出して切り抜いて、関連するデータに集中するの。次に、フーリエ変換(FT)っていう技術を使って心臓の動きを時間的に分析するんだ。この方法のおかげで、胚の向きに関わらず心拍数を正確に特定できるんだ。
測定プロセスの自動化
FEHATの自動化プロセスは何段階かあるよ:
- 検出:ソフトウェアが画像内の魚の胚を特定して、必要のない部分をトリミングしてメモリと処理能力を節約する。
- 正規化:違うフレームは光の加減が違うかもしれないから、FEHATは明るさのレベルを調整して一貫性を保つの。
- 心臓領域の選択:FEHATは動画フレームの明るさの変化を追跡して、心臓がある胚の部分を自動的に選択するよ。
- 周波数分析:ソフトウェアはFTを使って心拍数を決定するために、心臓の鼓動の速さにフォーカスする。
- 出力:最後に、FEHATは各胚の心拍数を示す結果と、収集したデータの質についての追加情報を出力する。
この自動化されたアプローチのおかげで、研究者は数千の胚を迅速かつ効率的に分析できるんだ。動画や胚に手動で関与する必要がないからね。
新しいソフトウェアの検証
FEHATが正確に動作するかを確かめるために、さまざまなタイプのメダカの胚でテストを行ったよ。いろんな遺伝的背景や温度条件を見て、様々なシナリオでもソフトウェアの信頼性を確認したんだ。手動入力を伴う以前の方法と比較した結果、新しいツールは非常に正確な心拍数測定を提供してくれたよ。
FTを使うもう一つの利点は、心臓の二つの部屋を分けるのに役立って、彼らがどのように協力して働くかをより明確に理解できることだね。ソフトウェアは、心臓の動きに関する追加の情報もキャッチできるから、二つの部屋の間のタイミングの違いもわかるんだ。
品質管理とデータの正確性
FEHATから得られる結果が信頼できることを保証するために、いくつかの品質管理策を導入したよ。例えば、ソフトウェアは異常な測定、例えば心拍数が他よりも二倍の値になってるようなケースを自動的にチェックするんだ。
もし何かの測定値が特定の閾値を下回ったら、簡単に調整したり最終データセットから除外できるんだ。これにより、信頼できる心拍数だけが報告されて、正確な研究結果をサポートするんだ。
FEHATの応用
FEHATをいろんな実世界のメダカの胚のデータセットに適用して、その効果を示してきたよ。例えば、同じ胚の複数の評価からの測定が一貫していたことがわかって、ソフトウェアが長期研究に信頼できることを示しているんだ。
この方法は以前の技術と高い一致を示していて、魚の胚の心拍数を正確に測る能力に自信を持たせてくれるんだ。これにより、研究者は魚の心機能や、ゼブラフィッシュみたいな他の透明な胚の心機能を調べるための強力なツールを手に入れることができるよ。
結論
FEHATの開発は、魚の胚の心拍数分析の自動化において大きな前進を意味してるんだ。手動介入の必要が減ることで、大量の胚を迅速に効果的に評価できるようになったよ。この新しいツールは信頼性が高いだけでなく、スケーラブルでもあるから、心臓病学や発生生物学の分野で広範な研究ができるようになるんだ。
標準的なイメージングセットアップからの動画を処理できる能力を持ってるから、FEHATは胚の心機能を研究しているラボで広く導入できるんだ。貢献者はオープンソースのソフトウェアをさまざまな用途に適応させることを奨励していて、魚の胚だけでなく他の種にもその利益を広げることができるんだ。
このソフトウェアを利用可能にすることで、水生および陸上の動物の健康に関連する心機能を理解するための将来の研究活動を支援できることを願っているよ。研究者が心臓の生理学を探求し続ける中で、FEHATのようなツールが新しい発見や進展の道を切り開いてくれるんだ。
タイトル: FEHAT: Efficient, Large scale and Automated Heartbeat Detection in Medaka Fish Embryos.
概要: High resolution imaging of model organisms allows the quantification of important physiological measurements. In the case of fish with transparent embryos, these videos can visualise key physiological processes, such as heartbeat. High throughput systems can provide enough measurements for the robust investigation of developmental processes as well as the impact of system perturbations on physiological state. However, few analytical schemes have been designed to handle thousands of high-resolution videos without the need for some level of human intervention. We developed a software package, named FEHAT, to provide a fully automated solution for the analytics of large numbers of heart rate imaging datasets obtained from developing Medaka fish embryos in 96 well plate format imaged on an Acquifer machine. FEHAT uses image segmentation to define regions of the embryo showing changes in pixel intensity over time, followed by the classification of the most likely position of the heart and Fourier Transformations to estimate the heart rate. Here we describe some important features of the FEHAT software, showcasing its performance across a large set of medaka fish embryos and compare its performance to established, less automated solutions. FEHAT provides reliable heart rate estimates across a range of temperature-based perturbations and can be applied to tens of thousands of embryos without the need for any human intervention.
著者: Ewan Birney, M. Ferreira, S. Stricker, T. W. Fitzgerald, J. Monahan, F. Defranoux, P. Watson, B. Welz, O. Hammouda, J. Wittbrodt
最終更新: 2024-07-23 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.21.604466
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.21.604466.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。
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