Commencez par lancer la plateforme open-source d’analyse d’images biologiques. Ouvrez la pile BinDmito et dessinez une région rectangulaire d’intérêt d’une largeur de 256 pixels et d’une hauteur de cinq micromètres. Localisez un ROI central et un ROI latéral.
Obtenez le profil de tracé des ROI à l’aide du raccourci Commande K et transférez les données dans une feuille de calcul en remplissant les colonnes B et C.Remplissez la colonne D en sélectionnant la deuxième cellule de la colonne D.Accédez au menu Accueil, choisissez Remplir, puis cliquez sur Série. Ensuite, sélectionnez des colonnes et saisissez la fréquence d’échantillonnage delta calculée comme valeur de pas et le S calculé comme valeur d’arrêt. Allez dans le menu Données, cliquez sur Analyse des données et sélectionnez Analyse de Fourier.
Choisissez la plage de points de données dans la colonne C et la plage correspondante dans la colonne E.Maintenant, remplissez la colonne F avec la magnitude FFT à l’aide de la fonction IMABS pour renvoyer la valeur absolue du nombre complexe dans E, et multipliez par 2 sur N pour la normalisation. Remplissez automatiquement la colonne F avec cette formule. Tracez le spectre FFT en utilisant la magnitude en F en fonction de la fréquence FFT en D jusqu’à S.Enfin, trouvez le point du pic maximal et sa fréquence FFT correspondante.
Les profils de tracé des ROI sélectionnés montrent des différences dans la distribution des fluorescents entre les fibres dérivées de rats maigres et obèses, ainsi que des variations de retour sur investissement au sein d’une même fibre. Dans les retours sur investissement latéraux, la fréquence de la distribution longitudinale mitochondriale était similaire dans les fibres dérivées de rats maigres et obèses, avec une amplitude plus élevée dans les fibres de rat obèses. En revanche, le ROI central de la fibre de rat obèse est un exemple de réduction critique du pic de FFT lorsqu’une altération importante de la distribution mitochondriale est présente.
