Segmentation and Measurement of Fat Volumes in Murine Obesity Models Using X-ray Computed Tomography

Obesity is associated with increased morbidity and mortality as well as reduced metrics in quality of life.1 Both environmental and genetic factors are ...

3D Printing of Preclinical X-ray Computed Tomographic Data Sets

Three-dimensional printing allows for the production of highly detailed objects through a process known as additive manufacturing.  Traditional, ...

University of Notre Dame 

&#x8BB8;&#x591A;&#x7EC6;&#x83CC;&#x904D;&#x5E03;&#x7684;&quot;&#x8702;&#x62E5;&quot;&#x7EC4;&#x4E2D;&#x7684;&#x66F2;&#x9762;&#x3002;&#x79D1;&#x5B66;&#x5BB6;&#x4EEC;&#x7814;&#x7A76;&#x8702;&#x62E5;&#x7684;&#x4E00;&#x4E2A;&#x95EE;&#x9898;&#x662F;&#x533A;&#x5206;&#x4E24;&#x4E2A;&#x610F;&#x89C1;&#x6216;&#x8BE6;&#x7EC6;&#x7684;&#x65F6;&#x7A7A;&#x6A21;&#x5F0F;&#x548C;&#x4E8C;&#x7EF4;&#x975E;&#x5747;&#x8D28;&#x6027;&#x6240;&#x53D1;&#x751F;&#x7684;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x5B66;&#x6570;&#x636E;&#x7684;&#x91C7;&#x96C6;&#x3002;&#x5B83;&#x662F;&#x76EE;&#x524D;&#x96BE;&#x4EE5;&#x91CF;&#x5316;&#x89C2;&#x5BDF;&#x5230;&#x7684;&#x7FA4;&#x8868;&#x578B;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x5DEE;&#x5F02;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x76EE;&#x524D;&#x4F7F;&#x7528;&#x5EF6;&#x65F6;&#x8367;&#x5149;&#x548C;&#x53D1;&#x5149;&#x6210;&#x50CF;&#x7684;&#x65F6;&#x6001;&#x8868;&#x9762;&#x52A8;&#x529B;&#x6570;&#x636E;&#x91C7;&#x96C6;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x4E13;&#x95E8;&#x5C55;&#x793A;&#x6211;&#x4EEC;&#x6280;&#x672F;&#x4E0E;&#x94DC;&#x7EFF;&#x5047;&#x5355;&#x80DE;&#x83CC;&#x83CC;&#x7684;&#x4E09;&#x4E2A;&#x5E94;&#x7528;&#x7A0B;&#x5E8F;&#x3002;&#x7B2C;&#x4E00;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x91CF;&#x5316;&#x7EFF;&#x8113;&#x7EC6;&#x80DE;&#x4E0E;&#x7EFF;&#x8272;&#x8367;&#x5149;&#x86CB;&#x767D; (GFP) &#x6807;&#x8BB0;&#x548C;&#x8102;&#x8D28;&#x67D3;&#x6599;&#x5C3C;&#x7F57;&#x6CB3;&#x7EA2;&#x67D3;&#x6709;&#x8840;&#x8FF9;&#x7684;&#x8868;&#x9762;&#x6D3B;&#x6027;&#x5242;&#x9F20;&#x674E;&#x7CD6;&#x8102;&#x7684;&#x65F6;&#x7A7A;&#x5206;&#x5E03;&#x3002;&#x7B2C;&#x4E8C;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x533A;&#x5206;&#x8702;&#x62E5;&#x7EFF;&#x8113;&#x548C;&#x94A9;&#x7AEF;&#x87BA;&#x65CB;&#x4F53;&#x529B;&#x6C99;&#x95E8;&#x6C0F;&#x83CC;&#x4F24;&#x5BD2; coswarming &#x5B9E;&#x9A8C;&#x4E2D;&#x3002;&#x6700;&#x540E;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x91CF;&#x5316;&#x8702;&#x62E5;&#x548C;&#x9F20;&#x674E;&#x7CD6;&#x8102;&#x751F;&#x4EA7;&#x4E2D;&#x7684;&#x51E0;&#x4E2A;&#x7EFF;&#x8113;&#x83CC;&#x7684;&#x5DEE;&#x5F02;&#x3002;&#x867D;&#x7136;&#x8702;&#x62E5;&#x83CC;&#x682A;&#x7684;&#x6700;&#x4F73;&#x751F;&#x4EA7;&#x66F2;&#x9762;&#x4E0A;&#x7684;&#x5927;&#x591A;&#x6570;&#x9F20;&#x674E;&#x7CD6;&#x8102;&#xFF0C;&#x6D6E;&#x6E38;&#x6587;&#x5316;&#x9F20;&#x674E;&#x7CD6;&#x8102;&#x751F;&#x4EA7;&#x5E76;&#x4E0D;&#x76F8;&#x5173;&#x4E0E;&#x8868;&#x9762;&#x751F;&#x957F;&#x9F20;&#x674E;&#x7CD6;&#x8102;&#x751F;&#x4EA7;&#x3002;

&#x56FE;&#x50CF;&#x5904;&#x7406;&#x548C;&#x5206;&#x6790;&#x5047;&#x5355;&#x80DE;&#x83CC;&#x94DC;&#x7EFF;&#x8702;&#x62E5;&#x548C;&#x9F20;&#x674E;&#x7CD6;&#x8102;&#x7684;&#x751F;&#x4EA7;&#x3002;

Many bacteria spread over surfaces by "swarming" in groups. A problem for scientists who study swarming is the acquisition of statistically significant data that distinguish two observations or detail the temporal patterns and two-dimensional heterogeneities that occur. It is currently difficult to quantify differences between observed swarm phenotypes. Here, we present a method for acquisition of temporal surface motility data using time-lapse fluorescence and bioluminescence imaging. We specifically demonstrate three applications of our technique with the bacterium Pseudomonas aeruginosa. First, we quantify the temporal distribution of P. aeruginosa cells tagged with green fluorescent protein (GFP) and the surfactant rhamnolipid stained with the lipid dye Nile red. Second, we distinguish swarming of P. aeruginosa and Salmonella enterica serovar Typhimurium in a coswarming experiment. Lastly, we quantify differences in swarming and rhamnolipid production of several P. aeruginosa strains. While the best swarming strains produced the most rhamnolipid on surfaces, planktonic culture rhamnolipid production did not correlate with surface growth rhamnolipid production.

Imaging and analysis of Pseudomonas aeruginosa swarming and rhamnolipid production.

Beaucoup de bact&#xE9;ries, r&#xE9;parties sur les surfaces par &#xAB;essaimage&#xBB; dans les groupes. Un probl&#xE8;me pour les scientifiques qui &#xE9;tudient l&#x26;#39;essaimage est l&#x26;#39;acquisition de donn&#xE9;es statistiquement significatives qui distinguent deux observations ou des d&#xE9;tails les tendances temporelles et en deux dimensions des h&#xE9;t&#xE9;rog&#xE9;n&#xE9;it&#xE9;s qui se produisent. Il est actuellement difficile de quantifier les diff&#xE9;rences entre les ph&#xE9;notypes observ&#xE9;s essaim. Ici, nous pr&#xE9;sentons une m&#xE9;thode pour l&#x26;#39;acquisition de donn&#xE9;es temporelles motilit&#xE9; de surface en utilisant time-lapse de fluorescence et d&#x26;#39;imagerie par bioluminescence. En particulier, nous d&#xE9;montrons trois applications de notre technique avec la bact&#xE9;rie Pseudomonas aeruginosa. Tout d&#x26;#39;abord, nous quantifions la distribution temporelle des cellules de P. aeruginosa tagg&#xE9;s avec la prot&#xE9;ine fluorescente verte (GFP) et les vitraux rhamnolipide tensio-actif avec le rouge des lipides colorant du Nil. Deuxi&#xE8;mement, nous distinguons l&#x26;#39;essaimage de P. aeruginosa et Salmonella enterica s&#xE9;rotype Typhimurium dans une exp&#xE9;rience coswarming. Enfin, nous quantifier les diff&#xE9;rences dans l&#x26;#39;essaimage et la production rhamnolipide de plusieurs souches de P. aeruginosa. Alors que les meilleures souches essaimage a produit le plus rhamnolipide sur les surfaces, la production planctonique rhamnolipide la culture ne sont pas corr&#xE9;l&#xE9;s avec la production rhamnolipide surface de croissance.

Imagerie et analyse de Pseudomonas aeruginosa essaimage et de la production rhamnolipide

Viele Bakterien, die &uuml;ber Fl&auml;chen von &quot;Ausschw&auml;rmen&quot; in Gruppen verteilt werden. Ein Problem f&uuml;r Wissenschaftler, die schw&auml;rmen zu studieren ist der Erwerb von statistisch signifikante Daten, die zwei Beobachtungen zu unterscheiden oder beschreiben die zeitliche Muster und zweidimensionalen Heterogenit&auml;ten, die auftreten. Es ist derzeit schwer, Unterschiede zwischen beobachteten Schwarm Ph&auml;notypen zu quantifizieren. Hier pr&auml;sentieren wir eine Methode f&uuml;r den Erwerb von zeitlichen Oberfl&auml;che Motilit&auml;t-Daten mithilfe von Time-Lapse Fluoreszenz und Biolumineszenz Imaging. Speziell zeigen wir drei Anwendungen unserer Technik mit dem Bakterium Pseudomonas Aeruginosa. Zun&auml;chst quantifizieren wir die zeitliche Verteilung von p. Aeruginosa Zellen markiert mit gr&uuml;n fluoreszierendes Protein (GFP) und das Tensid-Rhamnolipid mit der Lipid-Farbstoff Nilrot befleckt. Zweitens unterscheiden wir Schw&auml;rmen von p. Aeruginosa und Salmonella Enterica Serovar Typhimurium in ein coswarming Experiment. Schlie&szlig;lich quantifizieren wir Unterschiede in Schw&auml;rmen und Rhamnolipid Produktion von mehreren p. Aeruginosa-St&auml;mme. W&auml;hrend die besten St&auml;mme schw&auml;rmen die meisten Rhamnolipid auf Oberfl&auml;chen produziert, Plankton Kultur Rhamnolipid Produktion mit Oberfl&auml;che Wachstum Rhamnolipid Produktion nicht korrelieren.

Darstellung und Analyse von Pseudomonas Aeruginosa Ausschw&auml;rmen und Rhamnolipid Produktion.

Molti batteri si sviluppa su superfici da &quot;sciamare&quot; in gruppi. Un problema per gli scienziati che studiano la sciamatura &egrave; l&#39;acquisizione di dati statisticamente significativi che distinguono due osservazioni o dettaglio pattern temporale ed eterogeneit&agrave; bidimensionale che si verificano. &Egrave; attualmente difficile da quantificare le differenze tra fenotipi osservati sciame. Qui di seguito, presentiamo un metodo per l&#39;acquisizione dei dati temporali motilit&agrave; superficiale mediante Time-lapse fluorescenza e bioluminescenza imaging. Dimostreremo in particolare tre applicazioni della nostra tecnica con il batterio Pseudomonas aeruginosa. In primo luogo, noi quantificare la distribuzione temporale delle cellule di p. aeruginosa contrassegnate con proteina fluorescente verde (GFP) e il tensioattivo rhamnolipid colorato con il colorante di lipidi rosso del Nilo. In secondo luogo, distinguiamo brulicante di p. aeruginosa e Salmonella enterica sierotipo Typhimurium in un esperimento di coswarming. Infine, noi quantificare le differenze nel brulicante e rhamnolipid la produzione di diversi ceppi di p. aeruginosa. Mentre i migliori ceppi di sciamare prodotta la maggior parte dei rhamnolipid sulle superfici, produzione rhamnolipid cultura planctoniche non correlare con produzione di rhamnolipid di crescita superficiale.

Imaging e analisi di Pseudomonas aeruginosa brulicante e rhamnolipid la produzione.

&#x591A;&#x304F;&#x306E;&#x7D30;&#x83CC;&#x306F;&#x3001;&#x30B0;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x3067; &#x26;quot;&#x7FA4;&#x308C;&#x26;quot;&#x3067;&#x8868;&#x9762;&#x306B;&#x5E83;&#x304C;&#x3063;&#x305F;&#x3002;&#x7FA4;&#x304C;&#x3063;&#x3066;&#x7814;&#x7A76;&#x3059;&#x308B;&#x79D1;&#x5B66;&#x8005;&#x306B;&#x3068;&#x3063;&#x3066;&#x306E;&#x554F;&#x984C;&#x306F;&#x3001;2&#x3064;&#x306E;&#x89B3;&#x6E2C;&#x3084;&#x8A73;&#x7D30;&#x6642;&#x9593;&#x7684;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x3068;&#x8D77;&#x3053;&#x308B;&#x4E8C;&#x6B21;&#x5143;&#x4E0D;&#x5747;&#x8CEA;&#x6027;&#x3092;&#x533A;&#x5225;&#x3057;&#x3001;&#x7D71;&#x8A08;&#x7684;&#x306B;&#x6709;&#x610F;&#x306A;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x306E;&#x53D6;&#x5F97;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x305D;&#x308C;&#x306F;&#x3001;&#x89B3;&#x6E2C;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x7FA4;&#x308C;&#x306E;&#x8868;&#x73FE;&#x578B;&#x306E;&#x9055;&#x3044;&#x3092;&#x5B9A;&#x91CF;&#x5316;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x73FE;&#x5728;&#x306F;&#x56F0;&#x96E3;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x30BF;&#x30A4;&#x30E0;&#x30E9;&#x30D7;&#x30B9;&#x86CD;&#x5149;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x751F;&#x7269;&#x767A;&#x5149;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x4E00;&#x6642;&#x7684;&#x306A;&#x8868;&#x9762;&#x306E;&#x904B;&#x52D5;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x306E;&#x53D6;&#x5F97;&#x624B;&#x6CD5;&#x3092;&#x63D0;&#x6848;&#x3059;&#x308B;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x7279;&#x306B;&#x7D30;&#x83CC;&#x3001;&#x7DD1;&#x81BF;&#x83CC;&#x306B;&#x79C1;&#x305F;&#x3061;&#x306E;&#x6280;&#x8853;&#x306E;3&#x30A2;&#x30D7;&#x30EA;&#x30B1;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x307E;&#x305A;&#x3001;&#x7DD1;&#x8272;&#x86CD;&#x5149;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#xFF08;GFP&#xFF09;&#x3068;&#x8102;&#x8CEA;&#x8272;&#x7D20;&#x30CA;&#x30A4;&#x30EB;&#x30EC;&#x30C3;&#x30C9;&#x3067;&#x67D3;&#x8272;&#x3057;&#x305F;&#x754C;&#x9762;&#x6D3B;&#x6027;&#x5264;&#x30E9;&#x30E0;&#x30CE;&#x30EA;&#x30D4;&#x30C3;&#x30C9;&#x3067;&#x30BF;&#x30B0;&#x4ED8;&#x3051;&#x7DD1;&#x81BF;&#x83CC;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x6642;&#x9593;&#x7684;&#x5206;&#x5E03;&#x3092;&#x5B9A;&#x91CF;&#x5316;&#x3059;&#x308B;&#x3002;&#x7B2C;&#x4E8C;&#x306B;&#x3001;&#x6211;&#x3005;&#x306F;coswarming&#x5B9F;&#x9A13;&#x3067;&#x306F;&#x7DD1;&#x81BF;&#x83CC;&#x3068;Salmonella enterica&#x8840;&#x6E05;&#x578B;Typhimurium&#x306E;&#x7FA4;&#x304C;&#x3063;&#x3066;&#x533A;&#x5225;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6700;&#x5F8C;&#x306B;&#x3001;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x7FA4;&#x304C;&#x3063;&#x3066;&#x306E;&#x9055;&#x3044;&#x3001;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;&#x7DD1;&#x81BF;&#x83CC;&#x682A;&#x306E;&#x30E9;&#x30E0;&#x30CE;&#x30EA;&#x30D4;&#x30C3;&#x30C9;&#x306E;&#x751F;&#x7523;&#x3092;&#x5B9A;&#x91CF;&#x5316;&#x3059;&#x308B;&#x3002;&#x6700;&#x9AD8;&#x306E;&#x7FA4;&#x304C;&#x3063;&#x3066;&#x682A;&#x304C;&#x8868;&#x9762;&#x4E0A;&#x3067;&#x6700;&#x3082;&#x30E9;&#x30E0;&#x30CE;&#x30EA;&#x30D4;&#x30C3;&#x30C9;&#x3092;&#x751F;&#x7523;&#x3057;&#x306A;&#x304C;&#x3089;&#x3001;&#x6D6E;&#x904A;&#x57F9;&#x990A;&#x30E9;&#x30E0;&#x30CE;&#x30EA;&#x30D4;&#x30C3;&#x30C9;&#x306E;&#x751F;&#x7523;&#x306F;&#x3001;&#x8868;&#x9762;&#x6210;&#x9577;&#x30E9;&#x30E0;&#x30CE;&#x30EA;&#x30D4;&#x30C3;&#x30C9;&#x306E;&#x751F;&#x7523;&#x3068;&#x76F8;&#x95A2;&#x3057;&#x306A;&#x304B;&#x3063;&#x305F;&#x3002;

&#x7DD1;&#x81BF;&#x83CC;&#xFF08;Pseudomonas aeruginosa&#xFF09;&#x306E;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x3068;&#x89E3;&#x6790;&#x7FA4;&#x304C;&#x3063;&#x3068;&#x30E9;&#x30E0;&#x30CE;&#x30EA;&#x30D4;&#x30C3;&#x30C9;&#x306E;&#x751F;&#x7523;

&#xB9CE;&#xC740; &#xBC15;&#xD14C;&#xB9AC;&#xC544; &quot;&quot; &#xADF8;&#xB8F9;&#xC5D0; &#xC9C4;&#xC744; &#xCE58;&#xACE0; &#xD558; &#xC5EC; &#xD45C;&#xBA74;&#xC5D0; &#xAC78;&#xCCD0;. &#xC9C4;&#xC744; &#xCE58;&#xACE0; &#xACF5;&#xBD80; &#xD558;&#xB294; &#xACFC;&#xD559;&#xC790;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xBB38;&#xC81C;&#xB294; &#xB450; &#xAD00;&#xCE21;&#xC744; &#xAD6C;&#xBCC4; &#xD558;&#xAC70;&#xB098; &#xC138;&#xBD80; &#xC2DC;&#xAC04;&#xC801; &#xD328;&#xD134; &#xBC0F; &#xBC1C;&#xC0DD; &#xD558;&#xB294; 2 &#xCC28;&#xC6D0; heterogeneities&#xB294; &#xD1B5;&#xACC4;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC758; &#xC218;&#xC9D1;. &#xD604;&#xC7AC; &#xCC28;&#xC774;&#xC810; &#xAD00;&#xCC30;&#xB41C; &#xB5BC; &#xACE0;&#xAE30;&#xB97C; &#xC815;&#xB7C9; &#xC5B4;&#xB835;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30;, &#xC6B0;&#xB9AC; &#xC2DC;&#xAC04; &#xACBD;&#xACFC; &#xD615;&#xAD11; &#xBC0F; &#xC0DD;&#xBB3C; &#xBC1C;&#xAD11; &#xC601;&#xC0C1;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xC784;&#xC2DC; &#xD45C;&#xBA74; &#xC6B4;&#xB3D9; &#xC131; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC758; &#xC218;&#xC9D1;&#xC744; &#xC704;&#xD55C; &#xBC29;&#xBC95;&#xC744; &#xC81C;&#xC2DC; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xAD6C;&#xCCB4;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xBC15;&#xD14C;&#xB9AC;&#xC544; &#xB179; &#xB18D; &#xADE0;&#xACFC; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xAE30;&#xBC95;&#xC758; &#xC138; &#xAC00;&#xC9C0; &#xC751;&#xC6A9; &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8;&#xC744; &#xBCF4;&#xC5EC; &#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xCCAB;&#xC9F8;, &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xB179;&#xC0C9; &#xD615;&#xAD11; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; (GFP) &#xD0DC;&#xADF8;&#xB85C; P. &#xB18D; &#xADE0; &#xC138;&#xD3EC;&#xC640; &#xC9C0;&#xC9C8; &#xC5FC;&#xB8CC; &#xB098; &#xC77C; &#xB808;&#xB4DC;&#xC640; &#xC2A4;&#xD14C;&#xC778;&#xB4DC; &#xACC4;&#xBA74; &#xD65C;&#xC131; &#xC81C; rhamnolipid&#xC758; &#xC2DC;&#xAC04;&#xC801; &#xBD84;&#xD3EC; &#xACC4;&#xB7C9;. &#xB458;&#xC9F8;, &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; P. &#xB18D; &#xADE0;&#xACFC; &#xC0B4; &#xBAA8; &#xB12C; &#xB77C; enterica serovar &#xD2F0; coswarming &#xC2E4;&#xD5D8;&#xC5D0; &#xC9C4;&#xC744; &#xCE58;&#xACE0; &#xAD6C;&#xBCC4;. &#xB9C8;&#xC9C0;&#xB9C9;&#xC73C;&#xB85C;, &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC5EC;&#xB7EC; P. &#xB18D; &#xADE0; &#xC885;&#xC790;&#xC758; &#xC9C4;&#xC744; &#xCE58;&#xACE0; &#xACE0; rhamnolipid &#xC0DD;&#xC0B0;&#xC5D0; &#xCC28;&#xC774; &#xACC4;&#xB7C9;. &#xCD5C;&#xACE0;&#xC758; &#xAE34;&#xC7A5;&#xC5D0; &#xC9C4;&#xC744; &#xCE58;&#xACE0; &#xD45C;&#xBA74;&#xC5D0; &#xB300;&#xBD80;&#xBD84;&#xC758; rhamnolipid, &#xC81C;&#xC791; &#xD558;&#xB294; &#xB3D9;&#xC548; planktonic &#xBB38;&#xD654; rhamnolipid &#xC0DD;&#xC0B0; &#xD45C;&#xBA74; &#xC131;&#xC7A5; rhamnolipid &#xC0DD;&#xC0B0; &#xAD00;&#xB828; &#xB418;&#xC9C0; &#xC54A;&#xC558;&#xB2E4;.

&#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xBC0F; &#xB179; &#xB18D; &#xADE0;&#xC5D0; &#xC9C4;&#xC744; &#xCE58;&#xACE0;, rhamnolipid &#xC0DD;&#xC0B0;&#xC758; &#xBD84;&#xC11D;.

Muchas bacterias distribuidas en las superficies por el &#x26;quot;enjambre&#x26;quot; en grupos. Un problema para los cient&#xED;ficos que estudian el enjambre es la adquisici&#xF3;n de datos estad&#xED;sticamente significativos que distinguen a dos observaciones o detalles de los patrones temporales y de dos dimensiones heterogeneidades que se producen. Actualmente es dif&#xED;cil de cuantificar las diferencias entre los fenotipos observados enjambre. A continuaci&#xF3;n, presentamos un m&#xE9;todo para la adquisici&#xF3;n de los datos temporales de la superficie con la motilidad de lapso de tiempo de fluorescencia y las im&#xE1;genes de bioluminiscencia. En especial, demuestran tres aplicaciones de nuestra t&#xE9;cnica con la bacteria Pseudomonas aeruginosa. En primer lugar, cuantificar la distribuci&#xF3;n temporal de las c&#xE9;lulas de P. aeruginosa etiquetados con la prote&#xED;na verde fluorescente (GFP) y el manchado de ramnol&#xED;pido tensioactivo con el tinte de los l&#xED;pidos del Nilo rojo. En segundo lugar, podemos distinguir un enjambre de P. aeruginosa y Salmonella enterica serovar Typhimurium en un experimento coswarming. Por &#xFA;ltimo, cuantificar las diferencias en enjambre y de la producci&#xF3;n ramnol&#xED;pido de varias cepas de P. aeruginosa. Mientras que las mejores cepas produjo el enjambre ramnol&#xED;pido la mayor&#xED;a de las superficies, la cultura de producci&#xF3;n planct&#xF3;nica ramnol&#xED;pido no se correlacion&#xF3; con la producci&#xF3;n de ramnol&#xED;pido superficie de crecimiento.

Im&#xE1;genes y an&#xE1;lisis de Pseudomonas aeruginosa enjambraz&#xF3;n y Producci&#xF3;n ramnol&#xED;pido

&#x8FC7;&#x53BB; 20 &#x591A;&#x5E74;&#x6765;&#xFF0C;&#x591A;&#x5F0F;&#x8054;&#x8FD0;&#x7684;&#x6210;&#x50CF;&#x6218;&#x7565;&#x6709;&#x52A8;&#x673A;&#x7684;&#x878D;&#x5408;&#x7684;&#x6B63;&#x7535;&#x5B50;&#x53D1;&#x5C04;&#x65AD;&#x5C42;&#x626B;&#x63CF; (PET) &#x6216;&#x5355;&#x5149;&#x5B50;&#x53D1;&#x5C04;&#x8BA1;&#x7B97;&#x5C42;&#x6790;&#x6210;&#x50CF; (SPECT) &#x626B;&#x63CF;&#x4E0E; x &#x5C04;&#x7EBF;&#x8BA1;&#x7B97;&#x673A;&#x65AD;&#x5C42;&#x626B;&#x63CF; (CT) &#x56FE;&#x50CF;&#x63D0;&#x4F9B;&#x89E3;&#x5256;&#x7684;&#x4FE1;&#x606F;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x53CA;&#x4E00;&#x4E2A;&#x5206;&#x5B50;&#x548C;&#x529F;&#x80FD;&#x6027;&#x7684;&#x56FE;&#x50CF;&#x53EF;&#x80FD;&#x4F1A;&#x4E0E; co-registered &#x7684;&#x6846;&#x67B6;&#x3002;&#x6700;&#x8FD1;&#xFF0C;&#x4E34;&#x5E8A;&#x524D;&#x6838;&#x6210;&#x50CF;&#x6280;&#x672F;&#x5DF2;&#x53D1;&#x5C55;&#x5230;&#x4EE5;&#x6355;&#x83B7;&#x591A;&#x4E2A; SPECT &#x6216;&#x591A;&#x4E2A;&#x5BA0;&#x7269;&#x793A;&#x8E2A;&#x5242;&#xFF0C;&#x8FDB;&#x4E00;&#x6B65;&#x52A0;&#x5F3A;&#x4FE1;&#x606F;&#x5185;&#x5BB9;&#x805A;&#x96C6;&#x5185;&#x6210;&#x50CF;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x3002;&#x7136;&#x800C;&#x7684; SPECT &#x548C; PET &#x63A2;&#x6D4B;&#x5668;&#x4E00;&#x8D77;&#xFF0C;&#x5728;&#x540C;&#x4E00;&#x79CD;&#x52A8;&#x7269;&#x7684;&#x4F7F;&#x7528;&#x4ECD;&#x4FDD;&#x6301;&#x4E00;&#x9879;&#x6311;&#x6218;&#x3002;&#x8FD9;&#x91CC;&#x6211;&#x4EEC;&#x4ECB;&#x7ECD;&#x76F4;&#x622A;&#x4E86;&#x5F53;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x5229;&#x7528;&#x7EFC;&#x5408;&#x7684; trimodal &#x6210;&#x50CF;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x548C;&#x8FDE;&#x7EED;&#x52A0;&#x836F;/&#x6536;&#x8D2D;&#x534F;&#x8BAE;&#x5B9E;&#x73B0;&#x53CC;&#x793A;&#x8E2A;&#x6210;&#x50CF; &#xFF08;99 &#x7C73;&#xFF09; &#x4E0E; Tc &#x548C; (18) F &#x540C;&#x4F4D;&#x7D20;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x53CA;&#x89E3;&#x5256;&#x7684; CT&#xFF0C;&#x4E2A;&#x522B;&#x7684;&#x6807;&#x672C;&#x3002;&#x52A0;&#x836F;&#x548C;&#x6210;&#x50CF;&#x88AB;&#x5B8C;&#x6210;&#x4E86;&#xFF0C;&#x6700;&#x5C0F;&#x7684;&#x52A8;&#x7269;&#x64CD;&#x4F5C;&#x53EA;&#x9700;&#xFF0C;&#x5145;&#x5206; trimodal &#x878D;&#x5408;&#x5B88;&#x6052;&#x7684;&#x5305;&#x62EC;&#x4E0B;-&#x6563;&#x70B9;&#x56FE; PET &#x793A;&#x8E2A;&#x5242;&#x5728; SPECT &#x6A21;&#x5F0F;&#x4E2D;&#x7684;&#x793A;&#x8E2A;&#x5242;&#x4E32;&#x6270;&#x907F;&#x514D;&#x3002;&#x8FD9;&#x79CD;&#x6280;&#x672F;&#x5C06;&#x52A0;&#x5F3A;&#x4E34;&#x5E8A;&#x524D;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x4EBA;&#x5458;&#x6765;&#x68C0;&#x6D4B;&#x591A;&#x4E2A;&#x75BE;&#x75C5;&#x76EE;&#x6807;&#x548C;&#x4E2A;&#x4F53;&#x6807;&#x672C;&#x4E0A;&#x6267;&#x884C;&#x529F;&#x80FD;&#x3001; &#x5206;&#x5B50;&#xFF0C;&#x548C;&#x89E3;&#x5256;&#x6210;&#x50CF;&#x80FD;&#x529B;&#x589E;&#x52A0;&#x5185;&#x4F53;&#x5185;&#x7684;&#x7EB5;&#x5411;&#x7814;&#x7A76;&#x6536;&#x96C6;&#x5230;&#x7684;&#x4FE1;&#x606F;&#x5185;&#x5BB9;&#x3002;

&#x53CC;&#x793A;&#x8E2A; SPECT &#x548C; PET &#x663E;&#x50CF;&#x63A2;&#x9488;&#x5728;&#x751F;&#x6D3B;&#x5C0F;&#x9F20;&#x4F7F;&#x7528;&#x987A;&#x5E8F;&#x7684;&#x534F;&#x8BAE;&#x3002;

Over the past 20 years, multimodal imaging strategies have motivated the fusion of Positron Emission Tomography (PET) or Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) scans with an X-ray computed tomography (CT) image to provide anatomical information, as well as a framework with which molecular and functional images may be co-registered. Recently, pre-clinical nuclear imaging technology has evolved to capture multiple SPECT or multiple PET tracers to further enhance the information content gathered within an imaging experiment. However, the use of SPECT and PET probes together, in the same animal, has remained a challenge. Here we describe a straightforward method using an integrated trimodal imaging system and a sequential dosing/acquisition protocol to achieve dual tracer imaging with (99m)Tc and (18)F isotopes, along with anatomical CT, on an individual specimen. Dosing and imaging is completed so that minimal animal manipulations are required, full trimodal fusion is conserved, and tracer crosstalk including down-scatter of the PET tracer in SPECT mode is avoided. This technique will enhance the ability of preclinical researchers to detect multiple disease targets and perform functional, molecular, and anatomical imaging on individual specimens to increase the information content gathered within longitudinal in vivo studies.

Dual tracer imaging of SPECT and PET probes in living mice using a sequential protocol.

Au cours des 20 derni&egrave;res ann&eacute;es, les strat&eacute;gies d&#39;imagerie multimodales ont motiv&eacute; la fusion de la tomographie par &eacute;mission de positrons (PET) ou unique Photon Emission Computed tomographie (SPECT) scanne avec une radiographie de la tomodensitom&eacute;trie (TDM) &agrave; fournir renseignements anatomiques, ainsi qu&#39;un cadre avec lequel les images mol&eacute;culaires et fonctionnelles peuvent &ecirc;tre participants. R&eacute;cemment, une technologie d&#39;imagerie pr&eacute;clinique nucl&eacute;aire a &eacute;volu&eacute; pour capturer plusieurs SPECT ou plusieurs marqueurs pour am&eacute;liorer encore le contenu de l&#39;information regroup&eacute;es au sein d&#39;une exp&eacute;rience d&#39;imagerie. Cependant, l&#39;utilisation de sondes SPECT et PET ensemble, chez le m&ecirc;me animal, est rest&eacute; un d&eacute;fi. Nous d&eacute;crivons ici une m&eacute;thode simple &agrave; l&#39;aide d&#39;un syst&egrave;me d&#39;imagerie int&eacute;gr&eacute;e trimodal et un protocole de dosage/acquisition s&eacute;quentielle pour atteindre le double traceur Tc d&#39;imagerie avec (99m) et des isotopes de F (18), ainsi que CT anatomique, sur un &eacute;chantillon individuel. Dosage et imagerie sont compl&eacute;t&eacute; afin que des manipulations animales minimales sont requises, trimodal pleine fusion est conserv&eacute;e, et diaphonie traceur, y compris le nuage de points bas du traceur PET en mode SPECT est &eacute;vit&eacute;. Cette technique permettra d&#39;am&eacute;liorer la capacit&eacute; des chercheurs pr&eacute;cliniques pour d&eacute;tecter des cibles multiples de la maladie et effectuer l&#39;imagerie anatomique et fonctionnelle, mol&eacute;culaire, sur des &eacute;chantillons individuels d&#39;accro&icirc;tre la teneur des informations regroup&eacute;e au sein d&#39;&eacute;tudes in vivo longitudinales.

Traceur double imagerie de SPECT et PET sondes chez des souris vivantes &agrave; l&#39;aide d&#39;un protocole s&eacute;quentiel.

Negli ultimi 20 anni, strategie di imaging multimodale hanno motivato la fusione della tomografia ad emissione di positroni (PET) o Single Photon Emission computato tomografia (SPECT) scansioni con un&#39;immagine di tomografia computerizzata (CT) a raggi x per fornire informazioni anatomiche, cos&igrave; come un quadro con cui immagini molecolari e funzionali possono essere co-registered. Recentemente, pre-tecnologia di imaging nucleare si &egrave; evoluta per catturare pi&ugrave; SPECT o pi&ugrave; elementi traccianti PET per migliorare ulteriormente il contenuto delle informazioni raccolte all&#39;interno di un esperimento di imaging. Tuttavia, l&#39;uso di sonde SPECT e PET insieme, nell&#39;animale stesso, &egrave; rimasta una sfida. Qui descriviamo un metodo semplice, utilizzando un sistema di imaging trimodale integrato e un protocollo di dosaggio/acquisizione sequenziale per raggiungere doppio tracciante Tc imaging con (99m) e (18) F isotopi, insieme al CT anatomico, su un campione individuale. Dosaggio e imaging &egrave; completata affinch&eacute; minimal manipolazioni degli animali sono tenuti, trimodale completa fusione &egrave; conservato e diafonia tracciante compreso gi&ugrave; a dispersione del tracciante PET in modalit&agrave; SPECT &egrave; evitato. Questa tecnica migliorer&agrave; la capacit&agrave; di aumentare il contenuto di informazioni raccolto nell&#39;ambito di studi longitudinali in vivo preclinici ai ricercatori di rilevare bersagli multipli malattia ed eseguire imaging anatomico, funzionale e molecolare su campioni singoli.

Doppio tracciante imaging SPECT e PET sonde in topi vivi utilizzando un protocollo sequenza.

&#x904E;&#x53BB; 20 &#x5E74;&#x9593;&#x30DE;&#x30EB;&#x30C1; &#x30E2;&#x30FC;&#x30C0;&#x30EB; &#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x6226;&#x7565;&#x878D;&#x5408;&#x967D;&#x96FB;&#x5B50;&#x653E;&#x5C04;&#x65AD;&#x5C64;&#x64AE;&#x5F71; &#xFF08;PET&#xFF09; &#x3084;&#x308B;&#x6C17;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002; &#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x5358;&#x4E00;&#x5149;&#x5B50;&#x653E;&#x5C04;&#x8A08;&#x7B97;&#x65AD;&#x5C64;&#x30EC;&#x30F3;&#x30C8;&#x30B2;&#x30F3;&#x5199;&#x771F;&#x64AE;&#x5F71; (SPECT) &#x89E3;&#x5256;&#x5B66;&#x7684;&#x60C5;&#x5831;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x5206;&#x5B50;&#x30FB;&#x6A5F;&#x80FD;&#x753B;&#x50CF;&#x304C; co-registered &#x306A;&#x308B;&#x30D5;&#x30EC;&#x30FC;&#x30E0;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3059;&#x308B; x &#x7DDA;&#x30B3;&#x30F3;&#x30D4;&#x30E5;&#x30FC;&#x30BF;&#x30FC;&#x65AD;&#x5C64;&#x64AE;&#x5F71; (CT) &#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x3092;&#x30B9;&#x30AD;&#x30E3;&#x30F3;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6700;&#x8FD1;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x8907;&#x6570;&#x306E; SPECT &#x3092;&#x30AD;&#x30E3;&#x30D7;&#x30C1;&#x30E3;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x81E8;&#x5E8A;&#x539F;&#x5B50;&#x529B;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x6280;&#x8853;&#x304C;&#x9032;&#x5316;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x5185;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x5B9F;&#x9A13;&#x60C5;&#x5831;&#x30B3;&#x30F3;&#x30C6;&#x30F3;&#x30C4;&#x3092;&#x3055;&#x3089;&#x306B;&#x5F37;&#x5316;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x8907;&#x6570;&#x306E;&#x30DA;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x30C8;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B5;&#x30FC;&#x3092;&#x53CE;&#x96C6;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3057;&#x304B;&#x3057;&#x3001;spect &#x691C;&#x67FB;&#x3068; PET &#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30D6;&#x306E;&#x4E00;&#x7DD2;&#x306B;&#x3001;&#x540C;&#x3058;&#x52D5;&#x7269;&#x306E;&#x4F7F;&#x7528;&#x306E;&#x6311;&#x6226;&#x3092;&#x7D9A;&#x3051;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x306F;&#x7D71;&#x5408;&#x4E09;&#x5CF0;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0; &#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30E0;&#x3068;&#x9010;&#x6B21;&#x6295;&#x4E0E;/&#x53D6;&#x5F97;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C8;&#x30B3;&#x30EB;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x30C7;&#x30E5;&#x30A2;&#x30EB; &#x30C8;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B5;&#x30FC;&#x3092;&#x9054;&#x6210;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x7C21;&#x5358;&#x306A;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3092;&#x8AAC;&#x660E;&#x753B;&#x50CF; (99 m) &#x3068; Tc &#x3068; (18) &#x306E; F &#x540C;&#x4F4D;&#x4F53;&#x306F;&#x3001;&#x500B;&#x3005; &#x306E;&#x8A66;&#x6599;&#x306E;&#x89E3;&#x5256;&#x5B66;&#x7684; CT &#x3068;&#x4E00;&#x7DD2;&#x306B;&#x3002;&#x6295;&#x4E0E;&#x3068;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x6700;&#x5C0F;&#x9650;&#x52D5;&#x7269;&#x64CD;&#x4F5C;&#x306F;&#x5FC5;&#x8981;&#x306A;&#x30D5;&#x30EB;&#x4E09;&#x5CF0;&#x878D;&#x5408;&#x3092;&#x4FDD;&#x5B58;&#x3092; SPECT &#x30E2;&#x30FC;&#x30C9;&#x306E;&#x30DA;&#x30C3;&#x30C8; &#x30C8;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B5;&#x30FC;&#x306E;&#x30C0;&#x30A6;&#x30F3;&#x6563;&#x5E03;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x30C8;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B5;&#x30FC; &#x30AF;&#x30ED;&#x30B9;&#x30C8;&#x30FC;&#x30AF;&#x3092;&#x907F;&#x3051;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x5B8C;&#x4E86;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x624B;&#x6CD5;&#x306F;&#x3001;&#x7E26;&#x306E;&#x751F;&#x4F53;&#x5185;&#x7814;&#x7A76;&#x5185;&#x3067;&#x53CE;&#x96C6;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x60C5;&#x5831;&#x30B3;&#x30F3;&#x30C6;&#x30F3;&#x30C4;&#x3092;&#x9AD8;&#x3081;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x524D;&#x81E8;&#x5E8A;&#x7814;&#x7A76;&#x8005;&#x304C;&#x75C5;&#x6C17;&#x306E;&#x8907;&#x6570;&#x306E;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x3092;&#x691C;&#x51FA;&#x3057;&#x3001;&#x500B;&#x3005; &#x306E;&#x6A19;&#x672C;&#x306E;&#x6A5F;&#x80FD;&#x3001;&#x5206;&#x5B50;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x89E3;&#x5256;&#x5B66;&#x7684;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x3092;&#x5B9F;&#x884C;&#x3059;&#x308B;&#x80FD;&#x529B;&#x3092;&#x5F37;&#x5316;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

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&#xC9C0;&#xB09C; 20 &#xB144; &#xB3D9;&#xC548; &#xBCF5;&#xD569; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xC804;&#xB7B5; &#xD4E8;&#xC804; &#xC591;&#xC804;&#xC790; &#xBC29;&#xCD9C; &#xB2E8;&#xCE35; &#xCD2C;&#xC601; (PET)&#xC758; &#xB3D9;&#xAE30; &#xBD80;&#xC5EC; &#xB610;&#xB294; &#xB2E8;&#xC77C; &#xAD11;&#xC790; &#xBC29;&#xCD9C; &#xACC4;&#xC0B0; &#xB41C; &#xB2E8;&#xCE35; &#xCD2C;&#xC601; (SPECT)&#xB294; &#xBD84;&#xC790;&#xC640; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC801; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xB97C; co-registered &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xD504;&#xB808;&#xC784; &#xC6CC;&#xD06C; &#xBFD0; &#xC544;&#xB2C8;&#xB77C; &#xD574;&#xBD80;&#xD559; &#xC801; &#xC815;&#xBCF4; &#xC81C;&#xACF5;&#xC5D0; x &#xC120; &#xCEF4;&#xD4E8;&#xD130; &#xB2E8;&#xCE35; &#xCD2C;&#xC601; (CT) &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xAC80;&#xC0C9; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xCD5C;&#xADFC;, &#xC804; &#xC784;&#xC0C1; &#xD575; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xAE30;&#xC220;&#xC744; &#xC5EC;&#xB7EC; SPECT&#xB97C; &#xC7A1;&#xC73C;&#xB824;&#xACE0; &#xC9C4;&#xD654; &#xD558;&#xACE0;&#xC788;&#xB2E4; &#xB610;&#xB294; &#xCD94;&#xAC00; &#xC815;&#xBCF4; &#xCF58;&#xD150;&#xCE20;&#xB97C; &#xD5A5;&#xC0C1; &#xC2DC;&#xD0A4;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xC5EC;&#xB7EC; &#xC560;&#xC644; &#xB3D9;&#xBB3C; &#xCD94;&#xC801;&#xAE30; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xC2E4;&#xD5D8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC218;&#xC9D1;. &#xADF8;&#xB7EC;&#xB098;, &#xD568;&#xAED8;, &#xAC19;&#xC740; &#xB3D9;&#xBB3C;&#xC5D0; SPECT&#xC640; PET &#xD504;&#xB85C;&#xBE0C;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xB3C4;&#xC804; &#xB0A8;&#xC544; &#xC788;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xB4C0;&#xC5BC; &#xCD94;&#xC801;&#xC744; &#xB2EC;&#xC131; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xD1B5;&#xD569;&#xB41C; trimodal &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C; &#xBC0F; &#xC21C;&#xCC28; &#xC8FC;&#xC785;/&#xC218;&#xC9D1; &#xD504;&#xB85C;&#xD1A0;&#xCF5C;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xAC04;&#xB2E8;&#xD55C; &#xBC29;&#xBC95; &#xC124;&#xBA85; (99 m) &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; Tc&#xC640; &#xD568;&#xAED8; &#xAC1C;&#xBCC4; &#xD45C;&#xBCF8;&#xC5D0; &#xD574; &#xBD80; CT (18) F &#xB3D9;&#xC704; &#xC6D0;&#xC18C;. &#xD22C;&#xC57D; &#xBC0F; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9D5; &#xCD5C;&#xC18C;&#xD55C;&#xC758; &#xB3D9;&#xBB3C; &#xC870;&#xC791;&#xC774; &#xD544;&#xC694; &#xC804;&#xCCB4; trimodal &#xC735;&#xD569;&#xC744; &#xBCF4;&#xC874; &#xD558; &#xACE0; &#xCD94;&#xC801; &#xB204;&#xD654; SPECT &#xBAA8;&#xB4DC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC560;&#xC644; &#xB3D9;&#xBB3C; &#xCD94;&#xC801; &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8;&#xC758; &#xB2E4;&#xC6B4; &#xBD84;&#xC0B0;&#xD615;&#xC744; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558; &#xC5EC; &#xD53C;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xB3C4;&#xB85D; &#xC644;&#xB8CC; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xAE30;&#xC220;&#xC740; &#xC99D;&#xAC00; &#xACBD;&#xB3C4; in vivo &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC218;&#xC9D1; &#xD558;&#xB294; &#xC815;&#xBCF4; &#xCF58;&#xD150;&#xCE20;&#xB97C; &#xC5EC;&#xB7EC; &#xC9C8;&#xBCD1; &#xB300;&#xC0C1;&#xC744; &#xAC10;&#xC9C0; &#xD558; &#xC5EC; &#xAC01;&#xAC01;&#xC758; &#xD45C;&#xBCF8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBD84;&#xC790;, &#xAE30;&#xB2A5;&#xACFC; &#xD574; &#xBD80; &#xC601;&#xC0C1; &#xC218;&#xD589; &#xC804; &#xC784;&#xC0C1; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC758; &#xB2A5;&#xB825;&#xC744; &#xAC15;&#xD654;&#xD560; &#xAC83; &#xC774;&#xB2E4;.

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En los &uacute;ltimos 20 a&ntilde;os, estrategias de imagen multimodales han motivado la fusi&oacute;n de tomograf&iacute;a de emisi&oacute;n de positrones (PET) o Single Photon emisi&oacute;n computarizada tomograf&iacute;a (SPECT) explora con una imagen de la tomograf&iacute;a computada (CT) de rayos x para proporcionar informaci&oacute;n anat&oacute;mica, as&iacute; como un marco con el cual im&aacute;genes moleculares y funcionales pueden ser colocadas. Recientemente, precl&iacute;nica tecnolog&iacute;a nuclear ha evolucionado para capturar m&uacute;ltiples SPECT o varios trazadores de PET para mejorar el contenido de la informaci&oacute;n reunieron en un experimento de la proyecci&oacute;n de imagen. Sin embargo, el uso de sondas de SPECT y PET juntos, en el mismo animal, sigue siendo un desaf&iacute;o. Aqu&iacute; describimos un m&eacute;todo sencillo usando un sistema de proyecci&oacute;n de imagen de trimodal integrado y un protocolo de dosificaci&oacute;n/adquisici&oacute;n secuencial para lograr tracer doble imagen con (99m) Tc e is&oacute;topos de F (18), junto con CT anat&oacute;mica, en una muestra individual. Dosificaci&oacute;n y la proyecci&oacute;n de imagen completa para que m&iacute;nimo manipulaciones animales deben trimodal completa fusi&oacute;n se conserva y se evita la interferencia de tracer incluyendo abajo-dispersi&oacute;n del trazador de PET en modo SPECT. Esta t&eacute;cnica mejorar&aacute; la capacidad de los investigadores precl&iacute;nicos para detectar objetivos m&uacute;ltiples de la enfermedad y realizar la proyecci&oacute;n de imagen anat&oacute;mica, funcional y molecular en muestras individuales para aumentar el contenido de la informaci&oacute;n reunido en los estudios in vivo longitudinales.

Justin M. Diener

Freimann Life Science Center

University of Notre Dame

Segmentation and Measurement of Fat Volumes in Murine Obesity Models Using X-ray Computed Tomography

3D Printing of Preclinical X-ray Computed Tomographic Data Sets

Justin M. Diener

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University of Notre Dame

Segmentation and Measurement of Fat Volumes in Murine Obesity Models Using X-ray Computed Tomography

3D Printing of Preclinical X-ray Computed Tomographic Data Sets

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