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要約

多くの生物学的構造は、それが困難な現代の形態計測法を適用すること、容易に定義可能なランドマークを欠いています。ここでは、大きさや形状変化を定量化するために使用されている半ランドマークを定義するために、計算方法に続いて解剖し、マイクロCTスキャンを含むマウス陰茎骨(陰茎骨)を、勉強する方法を説明します。

要約

近代的な形態計測のサイズと形状変化を定量化するための強力な方法を提供します。基本的な要件は、ランドマークを定義する座標のリストです。しかし、このような座標は、標本全体の相同構造を表している必要があります。多くの生物学的オブジェクトは、相同性の仮定を満たすために容易に特定のランドマークで構成されているが、多くはそのような構造を欠いています。一つの潜在的解決策は、標本間で同じ形態学的地域を表すオブジェクト上の場所半ランドマークを数学的にすることです。ここでは、数学的にマウス陰茎骨(陰茎骨)から半ランドマークを定義するために最近開発パイプラインを示しています。私たちの方法は、オブジェクトの広い範囲に適用可能であるべきです。

概要

形態計測の分野は、寸法的および生物学的形状の形状、科学的な照会1、2、3、4、5、6の基本的なステップを定量化するための方法の多様性を含みます。伝統的に、サイズと形状の統計分析は、生物学的構造のランドマークを識別し、そして次に、多変量のフレームワークで分析することができる直線距離、角度及び比率を測定することによって始まります。ランドマークベースの幾何学的形態計測解析と可視化5を介してデータ収集から幾何学的な情報を保存、ランドマークの空間的な位置を保持しているアプローチです。一般化プロクラステス分析(GPA)は、M標本との間のアラインメントを生成する場所、規模、およびランドマークの回転変動を除去するために適用することができますその差の二乗をinimizes -形状の相違度7さ残るもの。

いずれの形態計測分析の重要な概念は、相同性、または1つは確実に検体または構造の間に対応し、生物学的に意味のある個別の特徴を表す目印を識別することができるという考えです。例えば、人間の頭蓋骨は、形態学的分析を有効にすることができ、相同プロセス、孔を、縫合糸、およびダクトを持っています。残念ながら、対応するランドマークの識別は、滑らかな表面または曲線8、 9、 10には特にものは、多くの生物学的構造を横切ることは困難です。

私たちは、計算幾何学を用いて、以下に、この問題にアプローチ。一般的なワークフローは、すべてのSようにその点群の点の雲のように表すことができる物体の三次元スキャンを生成し、次いで、回転し変換することですpecimensは、共通の座標系に配向されています。その後、我々は数学的オブジェクトの特定の領域から半ランドマークを定義します。このような領域に配置された離散半ランドマークは11生物学的に任意です。任意に配置されたランドマークは、生物学的に相同ではないかもしれないので、GPAとその後の統計分析を行うことは望ましくないアーティファクト8、12生成することができます 。したがって、我々はこれらの半ランドマークが数学的に「スライド」することを可能にします。この手順では、構造体との間の電位差を最小にします。他の箇所で論じたように、ここで使用される摺動アルゴリズムは容易に識別される対応するランドマーク3、6、8、10、11、12欠く類似の解剖学的領域を定量化することが適切です。これらの方法は、彼らの李を持っていますmitations 13が、異なるサイズや形状のオブジェクトに適応する必要があります。

ここでは、この方法は、マウスの陰茎骨14、獲得し、哺乳類の進化の15の間に複数の独立した回失われた陰茎骨の最近の研究に適用された方法を示しています。私たちは、解剖し、特定の骨の準備、陰茎骨(プロトコル1)、マイクロCT画像の生成(プロトコル2)、およびすべての下流の計算幾何学を可能にする形式にこれらのイメージの変換について議論(プロトコル3および4)。これらのステップの後、各試料を〜100K XYZ座標で表されています。私たちは、その後、効果的に共通の向き(プロトコル5)に全ての検体を揃え、一連の変換を歩く、その後整列標本(プロトコル6)から半ランドマークを定義します。プロトコル1-4にかかわらず、分析されているオブジェクトの類似していなければなりません。議定書5とプロトコル6は、SPEですcifically陰茎骨のために設計されていますが、これらのステップを詳細にすることにより、研究者は興味のあるオブジェクトに関連するであろう修正を想像することができることを私たちの希望です。例えば、これらの方法の修飾は、鯨骨盤の骨及び肋骨の骨16を研究するために適用しました。

プロトコル

すべての手順と人が動物実験委員会(IACUC)のための南カリフォルニアの研究所、プロトコル#11394の大学によって承認されました。

1.陰茎骨解剖と準備

  1. 関連する制度動物実験委員会(IACUC)が定めたプロトコルに従って、露出オーバー二酸化炭素を経由して性的に成熟した雄マウスを安楽死させます。
  2. 仰臥位で動物を置き、そして包皮開口部に横方向の親指で圧力を加えることによってペニスを長引かせます。
  3. ペニスが長引くされたら、できるだけ包皮を通じて組織を拡張します。
  4. はさみで、陰茎骨が常駐亀頭に陰茎体の近位をカット。
  5. 1.7 mLのチューブに解剖ペニスを転送し、200μLの水道水を追加します。ペニスが完全に液体中に浸漬されていることを確認してください。
  6. 3〜5日間〜50℃の水で組織をインキュベートします。
  7. 適切なインキュベーションの後、解剖顕微鏡下でピンセットを用いて、陰茎骨から周囲の組織を除去します。静かに残りの組織をオフにプッシュし、骨をきれいにするために70%エタノールを噴出。
  8. キャップオープンで新しいマイクロチューブに解剖陰茎骨を置きます。骨を乾燥するために開いたO / Nキャップを残します。

2.マイクロCTスキャン

  1. 花屋の泡のシリンダーを作成する花屋フォームのレンガにマイクロCTスキャン円筒状のホルダーを押してください。
  2. 花屋の泡のシリンダーを抽出し、2〜5センチメートル厚い〜スライスを切ります。
  3. スキャン中の干渉を最小限に抑えるために、個々のスライスの周囲に、花屋の泡の中に乾燥のbaculaを押してください。骨の正確な方向は、プロトコル4で個々の試験片の適切な識別を可能に留意すべきです。
  4. そっとマイクロCTホルダーに埋め込まれた骨でスライスを配置します。
  5. マイクロCTスキャンを取得します。マウスのbacula 14の場合、我々は次の設定の下でUSC分子イメージングセンターでuCT50スキャナ(SCANCOメディカルAG、Bruttisellen、スイス)を使用しました500ミリ秒、および15.5ミリメートルのボクセルサイズ。

3.マイクロCT処理:シングル.xyzというファイルへの.DCMスタックの変換

注:各マイクロCTスキャンが.DCMのスタック、または「DICOM」、オブジェクトを介して撮影した画像スライスを表すファイルを生成します。 -5000(黒)から5000までの範囲は、各画素のx、y、z座標、およびピクセルの強度 - すべての下流の計算幾何学は、単に4つの列を含むテキストファイルですフラット.xyzというファイルを必要とし、 (白)。 3000上記画素閾値は、一般的に骨を定義するための閾値として適しています。

  1. パイソン(www.python.org)とPythonモジュールコマンド、DICOM、PYLAB、SYS、およびnumpyのをインストールします。
  2. オープン "01_pr任意のテキストエディタでocess_dicom.py「{Figshare}。変数セクション、変更パス、ピクセルのしきい値、および必要に応じてディレクトリ名の下に。
  3. 「Pythonの01_process_dicom.py」を実行します。進捗状況は、画面に出力されます。ステップ3.2で指定された各ディレクトリ内に、新しいファイルの名前は作られて、例えば、PT3000は、画素閾値を示しdirectory_name.PT3000.xyzは、ステップ3.2に示されています。

4.マイクロCT処理:セグメント化アウト個々の標本.xyzというファイル

  1. ライブラリRGLとR(https://www.r-project.org/)をインストールします。
  2. 任意のテキストエディタでファイル '02_segment_dicoms.r' {Figshare}を開きます。変数セクションの下で、上記プロトコル3で作成した.xyzというファイルを指すようにパス名を変更します。
  3. Rの中から、(二重引用符なし)コマンド "ソース( '02_segment_dicoms.rを')"を実行します。
  4. プロトコル3で作成した.xyzというファイルの3次元画像の後に表示され、numbeを入力します。全体的な.xyzというファイル内の標本のR。そして、スクロールやズーム機能を使用して、各試料からのポイントにラベルを付け、選択します。
    注:背景には、別々の.xyzというファイルが各試験片について説明します。これらは、例えば、というディレクトリにPT3000は、画素閾値が使用示しXYZ_FILES_PT3000、表示されます。

5.共通の座標に試料.xyzというファイルを「整列」。

  1. 「rotate_translate_cylindrical」(https://github.com/timydaley/dean_cylindrical_tranform):追加のモジュールmattdean_modules.py {Figshare}、ならびに2自立のアプリケーションを必要とするPythonスクリプト「03_transform.py "{Figshare}を開きそして「qconvex」(www.qhull.org/html/qconvex.htm)このスクリプトによって使用されています。
  2. 変数セクションの下で、rotate_pathとqconvex_dirをmattdean_modules.pyするフルパス名を識別します。また、個々の.xyという形式を含むディレクトリへのフルパスを識別ステップ4で作成したzのファイル。
  3. 03_transform.pyを実行し、サフィックス.TRANSFORMED.xyzで試料ごとに新しいファイルを作成します。

6.「スライス」は、セミのランドマークを特定するためにファイル.xyzという試験片を整列します。

  1. オープンとPythonスクリプト「04_identify_landmarks.py "{Figshare}を実行します。変数セクションでは、.TRANSFORMED.xyzファイルを含むディレクトリへのフルパス名を識別します。このスクリプトは、構造のサイズおよび形状を定量化するために使用することができる802半ランドマークを識別する。

結果

議定書6で製造した半ランドマークのxyzの座標が直接、任意のランドマークベースの幾何学的形態計測解析17にインポートすることができます。上記の計算のパイプラインは、マウスのbacula 14と同様に、クジラ骨盤や肋骨の骨16を研究するために適用されています。半ランドマークの計算定義についての詳細は、研?...

ディスカッション

上記のプロトコルにおける重要なステップ1である)のbaculaを解剖、2)マイクロCT画像を収集し、3)5)に各検体を変換する、4)各標本のポイントクラウドをセグメント化、XYZ座標のフラットファイルにマイクロCTの出力を変換します標準化された座標系、及び6)半ランドマークを規定します。これらの手順は、容易に別のオブジェクトを収容するように変更されます。

?...

開示事項

The authors declare that they have no competing financial interests.

謝辞

ティム・デイリーとアンドリュー・スミスは初期の頃の間、多くの有用な計算議論を提供します。ティム・デイリーは、計算資源が南カリフォルニア大学でハイパフォーマンスコンピューティングクラスタによって提供されたプロトコル5.ために必要なプログラムrotate_translate_cylindricalを書きました。この作品は、NIHのグラント#のGM098536(MDD)によってサポートされていました。

資料

NameCompanyCatalog NumberComments
Dissecting scissorsVWR470106-338Most sizes should work
Dissecting Forceps, Fine Tip, CurvedVWR82027-406
1.7 mL microcentrifuge tubeVWR87003-294
Absolute EthanolFisher ScientificCAS 64-17-5To be diluted to 70% for dissections
Floral FoamWholesale Floral6002-48-07
uCT50 scanner Scanco Medical AG, Bruttisellen, Switzerland

参考文献

  1. Slice, D. E. Geometrics morphometrics. Annu. Rev. Anthropol. 36, 261-281 (2007).
  2. Slice, D. E. . Modern morphometrics in physical anthropology. 6, (2005).
  3. Zelditch, M. L., Swiderski, D. L., Sheets, H. D. . Geometric morphometrics for biologists: a primer. , (2012).
  4. Bookstein, F. . Morphometric tools for landmark data: geometry and biology. , (1991).
  5. Rohlf, F. J., Marcus, L. F. A Revolution in Morphometrics. Trends. Ecol. Evol. 8 (4), 129-132 (1993).
  6. Zelditch, M. L., Swiderski, D. L., Sheets, H. D., Fink, W. L. . Geometric morphometrics for biologists: a primer. , (2004).
  7. Rohlf, F. J., Slice, D. E. Extensions of the Procrustes method for the optimal superimposition of landmarks. Syst. Zool. 39 (1), 40-59 (1990).
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  10. Mitteroecker, P., Gunz, P. Advances in geometric morphometrics. Evol. Biol. 36 (2), 235-247 (2009).
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  16. Dines, J. P., et al. Sexual selection targets cetacean pelvic bones. Evolution. 68 (11), 3296-3306 (2014).
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