Mitochondrial Distribution Analysis Using Fast Fourier Transform

まず、生体画像解析のためのオープンソースプラットフォームを立ち上げます。BinDmito-stack を開き、幅 256 ピクセル、高さ 5 マイクロメートルの四角形の関心領域を描画します。中央ROIと横ROIを特定します。

ショートカットCommand Kを使用してROIのプロットプロファイルを取得し、列BとCを埋めるスプレッドシートにデータを転送します.列Dの2番目のセルを選択して列Dを埋めます。[ホーム]メニューに移動し、[塗りつぶし]を選択して[シリーズ]をクリックします。次に、列を選択し、計算されたデルタサンプリング周波数をステップ値として、計算されたSをストップ値として入力します。「データ」メニューに移動し、「データ分析」をクリックして「フーリエ解析」を選択します。

列Cのデータポイントの範囲と列Eの対応する範囲を選択します.次に、IMABS関数を使用して列FにFFT振幅を入力し、Eの複素数から絶対値を返し、正規化のためにNに2を掛けます。列 F に次の数式を自動入力します。F の振幅を D の FFT 周波数の関数として S まで FFT スペクトルをプロットします。最後に、最大ピークの点とそれに対応する FFT 周波数を求めます。

選択したROIのプロットプロファイルは、痩せたラットと肥満のラットに由来する繊維間の蛍光分布の違いと、同じ繊維内のROIの変動を示しています。側方ROIでは、ミトコンドリア縦方向分布の頻度は、痩せたラットと肥満のラットに由来する繊維で類似しており、肥満のラット繊維では振幅が大きかった。対照的に、肥満ラット線維の中央ROIは、ミトコンドリア分布の重要な変化が存在する場合のFFTピークの臨界的な減少の一例である。