Name: quantifying fibrillar collagen organization with curvelet transform-based tools
Uploaded: 2020-11-11T14:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Quantifying Fibrillar Collagen Organization with Curvelet Transform-Based Tools at JoVE.com

Yıllar boyunca CT-FIRE ve CurveAlign'e katkıda bulunanlara ve kullanıcılara teşekkür ederiz, dr. Rob Nowak, Dr. Carolyn Pehlke, Dr. Jeremy Bredfeldt, Guneet Mehta, Andrew Leicht, Dr. Adib Keikhosravi, Dr. Matt Conklin, Dr. Jayne Squirrell, Dr. Paolo Provenzano, Dr. Brenda Ogle, Dr. Patricia Keely, Dr. Joseph Szulczewski, Dr. Suzanne Ponik ve Swati Anand ve Curtis Rueden'in ek teknik katkıları. Bu çalışma, Semiconductor Research Corporation, Morgridge Araştırma Enstitüsü ve NIH'nin R01CA19996, R01CA181385 ve U54CA210190'ı K.W.E.'ye hibe etmesiyle desteklendi.

NOT: Bu protokol, kollajen nicelemesi için CT-FIRE ve CurveAlign kullanımını açıklar. Bu iki araç tamamlayıcı, ancak farklı, ana hedeflere sahiptir ve bir dereceye kadar birbirine bağlıdır. CT-FIRE, gelişmiş işlem sonrası ve yatırım getirisi analizi dışında çoğu işlemi yürütmek için CurveAlign arayüzünden başlatılabilir. CT-FIRE'ın tam çalışması için ayrı ayrı başlatılmalıdır.
1. Görüntü toplama ve görüntü gereksinimi
...

Bu protokol, fibriller kollajen nicelemesi için CT-FIRE ve CurveAlign kullanımını açıklar ve kollajen lifleri veya CT-FIRE veya CurveAlign tarafından analize uygun diğer çizgi benzeri veya fiber benzeri uzun yapılarla herhangi bir görüntüye uygulanabilir. Örneğin, elastin veya elastik lifler bu platformda benzer şekilde işlenebilir. Her iki aracı da hesaplamalı olarak üretilen sentetik lifler üzerinde test ettik21. Uygulamaya bağlı olarak, kullanıcılar verileri için en uy...

Fibriller kollajenler belirgin, yapısal ECM bileşenleridir. Organizasyonları etki dokusu fonksiyonunu değiştirir ve muhtemelen osteogenez kusurlu 1 , kardiyak disfonksiyon 2 ve yara iyileşmesi3'tenmeme 4 , 5 ,6 , yumurtalık 7,8,böbrek9ve pankreas kanserleri10dahil olmak üzere farklı kanser türlerine kadar birçok hastalığın ilerlemesi ile ilişkilidir. İkinci harmonik nesil mikroskopi11,parlak alan veya floresan mikroskopisi veya polarize ışık mikroskopisi 12, sıvı kristal bazlı polarizasyon mikroskopisi (LC-PolScope)13ve elektron mikroskopisi14ilebirlikte lekeler veya boyalar gibi fibriller kollajenleri görselleştirmek için birçok yerleşik görüntüleme yöntemi kullanılabilir. Fibriller kollajen organizasyonunun önemi netleştikçe ve bu yöntemlerin kullanımı arttıkça, geliştirilmiş kollajen lif analizi yaklaşımları ihtiyacı da artmıştır.
Fibriller kollajenin otomatik ölçümü için hesaplama yöntemleri geliştirmek için birçok çaba olmuştur. Serbestçe kullanılabilen yazılım araçları esas olarak, görüntü karoları için15, 16veya Fourier dönüşüm tabanlı spektrum analizi için ilk türev veya yapı tensörünü benimseyerek fiber hizalama veya oryantasyon hesaplamasına odaklanmıştır17. Tüm bu araçlar, manuel adımların gerekliliği, gürültülü arka planda fiber kenarın algılanmasındaki yanlışlık veya yerelleştirilmiş özellik karakterizasyonu eksikliği gibi sınırlamalara tabidir.
Serbestçe kullanılabilen diğer açık kaynaklı özgür yazılım araçlarıyla karşılaştırıldığında, bu protokolde açıklanan yöntemler, fibriller kollajen görüntülerindeki gürültüyü gidermek ve fiber kenarlarını geliştirmek veya izlemek için en uygun, çok ölçekli, yönlü görüntü gösterimi yöntemi olan CT'yi kullanır. Konum ve yönlendirme hakkındaki bilgiler, fiber organizasyon ölçümlerini çıkarmak için dolaylı piksel veya pencere açısından bilgileri kullanmak yerine doğrudan bir fiberden sağlanabilir. Bu CT tabanlı çerçeve18,19,20,21, fiber organizasyonuni küresel, yatırım getirisi veya fiber bazında ölçebilir, esas olarak iki ayrı, ancak bağlantılı, "CT-FIRE" 18,21ve "CurveAlign"19,21adlı paketler aracılığıyla. Yazılımın uygulanması söz konusu olduğunda, CT-FIRE'da, kenarları geliştiren ve gürültüyü azaltan bir görüntüyü yeniden oluşturmak için birden fazla ölçekte CT katsayıları kullanılabilir. Daha sonra, temsili merkez noktalarını bulmak, fiber dalları merkez noktalarından uzatmak ve fiber dalları fiber ağ oluşturmak için bağlamak için lifleri izlemek için BT tarafından yeniden oluşturulan görüntüye ayrı bir fiber ekstraksiyon algoritması uygulanır. CurveAlign'de, kullanıcı tarafından belirtilen ölçekteki CT katsayıları, eğrilerin yönünün ve konumlarının çıkarıldığı ve ilgili konumlardaki fiber yönünü tahmin etmek için gruplandığı yerel fiber yönünü izlemek için kullanılabilir. Ortaya çıkan bu nicelik çerçevesi on yıldan fazla bir süredir geliştirilmiştir ve işlevsellik, kullanıcı arayüzü ve modülerlik gibi birçok açıdan büyük ölçüde gelişmiştir. Örneğin, bu araç yerel fiber yönünü görselleştirebilir ve kullanıcının uzunluk, açı, genişlik ve düzlük gibi bireysel fiber özelliklerinin yanı sıra yoğunluk ve hizalama gibi toplu ölçümler de dahil olmak üzere otuz fiber özelliğini ölçmesine olanak tanır. Ek olarak, kullanıcı lif açısını manuel veya otomatik olarak bölünmüş sınırlara göre ölçebilir, bu da örneğin meme kanseri22 ve pankreas kanseri çalışmalarında görüntü tabanlı biyobelirteç gelişiminde önemli bir rol oynar10. Bu platform, yatırım getirisi analizi, otomatik sınır oluşturma ve işlem sonrası modüller de dahil olmak üzere çeşitli özellik modülleri sağlar. Yatırım getirisi modülü, farklı yatırım getirisi şekillerine açıklama eklemek ve karşılık gelen yatırım getirisi analizi yapmak için kullanılabilir. Uygulama örneği olarak, otomatik sınır oluşturma modülü, hematoksilin ve eosin (H&E) parlak alan görüntülerini ikinci harmonik nesil (SHG) görüntülerle kaydetmek ve kayıtlı H&E görüntülerinden tümör sınırlarının görüntü maskesini oluşturmak için kullanılabilir. İşlem sonrası modül, olası istatistiksel analizler için tek tek görüntülerden çıktı veri dosyalarının işlenmesini ve entegrasyonunu kolaylaştırmaya yardımcı olabilir.
Bu niceleme platformu, önceden programlama veya görüntü işleme deneyimi gerektirmez ve yüzlerce veya binlerce görüntü de dahil olmak üzere büyük veri kümelerini işleyebilir ve biyolojik veya biyomedikal uygulamalar için kollajen organizasyonunun verimli bir şekilde ölçülmesini sağlar. Biz de dahil olmak üzere tüm dünyada birçok araştırmacı tarafından farklı araştırma alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır. CT-FIRE ve CurveAlign18,19,20,21' de dört ana yayın vardırvebunlardan ilk üçü 272 kez alıntılanmıştır (Google Scholar'a göre 2020-05-04 itibarıyla). Bu platforma (CT-FIRE veya CurveAlign) atıfta bulunan yayınların gözden geçirilmesi, yaklaşık 35 yayının grubumuzla işbirliği içinde olduğu ve diğerlerinin (~ 75) diğer gruplar tarafından yazıldığı analizleri için doğrudan kullanan yaklaşık 110 dergi makalesi olduğunu göstermektedir. Örneğin, bu platform aşağıdaki çalışmalar için kullanılmıştır: meme kanseri22,23,24, pankreas kanseri10,25, böbrek kanseri9,26, yara iyileşmesi3,27,28,29,30, yumurtalık kanseri8,31,7, uterosacral ligament 32 , hipofosfatemik dentin3233, bazal hücreli karsinom34, hipoksik sarkom35, kıkırdak doku36, kardiyak disfonksiyon37, nöronlar38, glioblastoma39, lenfatik kasılmalar40, lifli cacffolds41, mide kanseri42, mikrotübül43ve mesane fibrozis44. Şekil 1, SHG görüntüsünden meme kanseri19'un tümörle ilişkili kollajen imzalarını bulmak için CurveAlign'in kanser görüntüleme uygulamasını göstermektedir. Şekil 2, bu platformun tipik bir şematik iş akışını açıklar. Bu araçlar teknik olarak18,19,21ve CurveAlign ile hizalama analizi için normal bir protokol20 gözden geçirilmiş olsa da, tüm temel özellikleri gösteren görsel bir protokol yararlı olabilir. Burada sunulan görselleştirilmiş bir protokol, bu platformu kullanmanın öğrenme sürecini kolaylaştıracak ve kullanıcıların sahip olabileceği endişeleri ve soruları daha verimli bir şekilde ele alacaktır.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>CT-FIRE</td>
			<td>Univerity of Wisconsin-Madison</td>
			<td>N/A</td>
			<td>open source software available from https://eliceirilab.org/software/ctfire/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>CurveAlign</td>
			<td>University of Wisconsin-Madison</td>
			<td>N/A</td>
			<td>open source software available from https://eliceirilab.org/software/curvealign/</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

quantifying fibrillar collagen organization with curvelet transform-based tools

Fibriller kollajenler belirgin hücre dışı matris (ECM) bileşenleridir ve topoloji değişikliklerinin meme, yumurtalık, böbrek ve pankreas kanserleri de dahil olmak üzere çok çeşitli hastalıkların ilerlemesi ile ilişkili olduğu gösterilmiştir. Serbestçe kullanılabilen fiber niceleme yazılım araçları esas olarak fiber hizalama veya oryantasyon hesaplamasına odaklanır ve manuel adımların gerekliliği, gürültülü arka planda fiber kenarın algılanmasında yanlışlık veya yerelleştirilmiş özellik karakterizasyonu eksikliği gibi sınırlamalara tabidir. Bu protokolde açıklanan kollajen lif nicelasyon aracı, eğri dönüşümü (BT) tarafından etkinleştirilen en uygun çok ölçekli görüntü gösterimi kullanılarak karakterize edilir. Bu algoritmik yaklaşım, diğer araçlardan elde edilen dolaylı piksel veya pencere açısından bilgileri kullanmak yerine, konum ve yönlendirme bilgilerini doğrudan bir fiberden sağlamak için fibriller kollajen görüntülerinden gürültünün giderilmesine ve fiber kenarlarının geliştirilmesine izin verir. Bu CT tabanlı çerçeve, fiber organizasyonuni küresel, ilgi alanı (ROI) veya bireysel fiber bazında ölçebilen "CT-FIRE" ve "CurveAlign" adlı iki ayrı, ancak bağlantılı paket içerir. Bu nicelik çerçevesi on yıldan fazla bir süredir geliştirilmiştir ve şimdi kapsamlı ve kullanıcı odaklı bir kollajen nicelik platformuna dönüşmüştür. Bu platformu kullanarak, uzunluk, açı, genişlik ve düzlük gibi bireysel lif özelliklerinin yanı sıra yoğunluk ve hizalama gibi toplu ölçümler de dahil olmak üzere yaklaşık otuz fiber özelliğini ölçebilirsiniz. Ayrıca, kullanıcı fiber açısını manuel veya otomatik olarak parçalanmış sınırlara göre ölçebilir. Bu platform ayrıca yatırım getirisi analizi, otomatik sınır oluşturma ve işlem sonrası modüller de dahil olmak üzere çeşitli ek modüller sağlar. Bu platformu kullanmak, önceden programlama veya görüntü işleme deneyimi gerektirmez ve yüzlerce veya binlerce görüntü dahil olmak üzere büyük veri kümelerini işleyebilir ve biyolojik veya biyomedikal uygulamalar için kollajen lif organizasyonunun verimli bir şekilde ölçülmesini sağlar.

Bu yöntemler çok sayıda çalışmada başarıyla uygulanmıştır. Bazı tipik uygulamalar şunlardır: 1) Conklin ve ark.22, tümörle ilişkili kollajen imzalarını hesaplamak için CurveAlign'i kullandı ve kollajen liflerinin duktal karsinom in situ (DCIS) lezyonlarında kanal çevresine daha sık dik olarak hizalandığını buldu; 2) Drifka ve ark.10, pankreas düktal adenokarsinom ve normal / kronik pankreatit dokuları için stromal kollajen hizalamasını ölç...

Watch this Scientific Journal Video about Quantifying Fibrillar Collagen Organization with Curvelet Transform-Based Tools at JoVE.com

Quantifying Fibrillar Collagen Organization with Curvelet Transform-Based Tools

Burada, hem normal hem de hastalıklı dokuların hücre dışı matrisinde fibriller kollajen organizasyonunu ölçmek için kavisli dönüşüm tabanlı, açık kaynaklı matlab yazılım aracını kullanmak için bir protokol sunuyoruz. Bu araç kollajen lifleri veya diğer çizgi benzeri yapı türlerine sahip görüntülere uygulanabilir.

Curvelet Transform Tabanlı Araçlarla Fibrillar Kollajen Organizasyonunu Ölçme

Fibrillar collagens are prominent extracellular matrix (ECM) components, and their topology changes have been shown to be associated with the progression ...

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Preparation of Complaint Matrices for Quantifying Cellular Contraction

Hücresel Daralma miktarının Şikayet Matrisler hazırlanması

The regulation of cellular adhesion to the extracellular matrix (ECM) is essential for cell migration and ECM remodeling.  Focal adhesions are ...

Quantifying the Mechanical Properties of the Endothelial Glycocalyx with Atomic Force Microscopy

Atomik Kuvvet Mikroskobu ile Endotelyal Glycocalyx Mekanik Özelliklerinin nicel

Our  understanding of the interaction of leukocytes and the vessel wall during  leukocyte capture is limited by an incomplete understanding of the ...

Imaging Denatured Collagen Strands In vivo and Ex vivo via Photo-triggered Hybridization of Caged Collagen Mimetic Peptides

Imaging Denatured Collagen Strands In vivo and Ex vivo via Photo-triggered Hybridization of Caged Collagen Mimetic Peptides

Doğallığı Kollajen Tellerinin Görüntüleme<em&gt; In vivo</em&gt; Ve<em&gt; Ex vivo</em&gt; Kafesli Kollajen Mimetik Peptidlerinin Fotoğraf-tetiklenen Hybridization yoluyla

Collagen is a major structural component of the extracellular matrix that supports tissue formation and maintenance. Although collagen remodeling is an ...

Helical Organization of Blood Coagulation Factor VIII on Lipid Nanotubes

Lipid Nanotüpler Kan Pıhtılaşma Faktör VIII Sarmal Organizasyonu

Cryo-electron microscopy (Cryo-EM)1 is a powerful approach to investigate the functional structure of proteins and complexes in a hydrated state and ...

Analysis of Cell Migration within a Three-dimensional Collagen Matrix

Bir Üç boyutlu Kollajen Matrix içindeki Hücre Göç Analizi

The ability to migrate is a hallmark of various cell types and plays a crucial role in several physiological processes, including&#160;embryonic ...

Electrospun Nanofiber Scaffolds with Gradations in Fiber Organization

Fiber Teşkilatı geçişleri ile electrospun Nanolif iskeleleri

The goal of this protocol is to report a simple method for generating nanofiber scaffolds with gradations in fiber organization and test their possible ...

Engineering 3D Cellularized Collagen Gels for Vascular Tissue Regeneration

Vasküler Doku Rejenerasyon için Mühendislik 3D cellularized Kollajen jeller

Synthetic materials are known to initiate clinical complications such as inflammation, stenosis, and infections when implanted as vascular substitutes. ...

Engineered 3D Silk-collagen-based Model of Polarized Neural Tissue

Polarize Sinir Doku Engineered 3D İpek-kolajen bazlı Modeli

Despite huge efforts to decipher the anatomy, composition and function of the brain, it remains the least understood organ of the human body. To gain a ...

A Novel Tenorrhaphy Suture Technique with Tissue Engineered Collagen Graft to Repair Large Tendon Defects

Büyük Tendon Kusurlarını Onarmak İçin Doku Mühendisliği Kollajen Greftli Yeni Bir Tenorhaphy Dikiş Tekniği

Surgical management of large tendon defects with tendon grafts is challenging, as there are a finite number of sites where donors can be readily ...

Quantifying Intermembrane Distances with Serial Image Dilations

Seri görüntü Dilations ile Intermembrane mesafeler miktarının

A recently-described extracellular nanodomain, termed the perinexus, has been implicated in ephaptic coupling, which is an alternative mechanism for ...