Когда стволовые клетки развиваются в специализированные клетки, это происходит в многократных шагах. Но какие регулирующие белки активны во время решающего перехода на пути развития? Используя так называемую микроскопию таймлапса, исследователи могут наблюдать отдельные клетки в очень пора резолюциях и, используя флуоресцентную маркировку, они могут признать точно, какой из этих белков появляется когда в клетке.
Как только стволовая клетка была определена, она может тесно наблюдаться за несколько дней, используя отслеживающее клетку программное обеспечение. Все же эта «работа наблюдения» часто оказывается трудной. «Данные об отображении часто омрачаются неправильной яркостью и исчезли знания в таймлапсе», объясняет доктор Карстен Марр, возглавляя рабочую группу Количественная Единственная Динамика Клетки в Институте Вычислительной Биологии (ICB) Гельмгольца Центрума Мюнхен. «Это мешает или невозможный обнаружить белки, которые являются решающими, когда клетка выбирает определенное направление развития, так называемые транскрипционные факторы».Алгоритмы, которые отфильтровывают эти виды артефактов, существуют, но они требуют или определенно подготовленных справочных изображений, многих изображений за набор данных или сложных ручных регуляторов. Кроме того, ни один из существующих методов не исправляет изменения на заднем плане со временем, которые препятствуют определению количества отдельных клеток.
Алгоритм устраняет второстепенные измененияТеперь, доктор Тингаинг Пенг, член группы доктора Карстена Марра в Гельмгольце Центруме, Мюнхен и профессор Нассир Нэвэб, заведующий кафедрой для Компьютера Медицинские процедуры, которым Помогают, и Дополненная реальность в Мюнхене TU, представляет алгоритм, который исправляет эти артефакты, используя только несколько изображений за набор данных.Программное обеспечение называют «ОСНОВНЫМ» и в свободном доступе.
Это совместимо со многими форматами изображения, обычно используемыми в биоимиджинге, включая мозаики, соединенные от многочисленных меньших изображений и используемые, например, чтобы отдать большие области ткани. «Вопреки другим программам, однако», объясняет доктор Пенг, «BaSiC может исправить изменения на заднем плане видео таймлапса. Это делает его ценным инструментом для исследователей стволовой клетки, которые хотят обнаружить появление определенных транскрипционных факторов вначале».Обнаруживание значительных деталей
Как хорошо новая программа исправления изображения улучшает анализ отдельных шагов развития стволовой клетки ученые, продемонстрированные с видео таймлапса стволовых клеток крови. Они сделали запись видео, чтобы наблюдать клетки по шестидневному отрезку времени. В определенный момент в этот период наблюдения недифференцированные предшествующие клетки выбирают между двумя возможными гвоздями развития, которые приводят к формированию различных зрелых клеток крови.
По изображениям исправленное использование BaSiC исследователи могли определить существенное увеличение интенсивности определенного транскрипционного фактора в одной из этих двух клеточных линий, в то время как сумма его белка в другой клеточной линии осталась неизменной. Без исправления изображения различие не было устанавливаемым.
«Используя BaSiC, мы смогли сделать важные факторы решения видимыми, который будет иначе заглушен шумом», говорит Нассир Нэвэб. «Долгосрочная цель этого исследования состоит в том, чтобы облегчить влияние на развитие стволовых клеток целенаправленным способом, например чтобы вырастить новые клетки сердечной мышцы для пациентов теплового нападения. Новые возможности для наблюдения приносят нам шаг ближе к этой цели».