Name: automatic identification of dendritic branches and their orientation
Uploaded: 2021-09-17T13:45:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Automatic Identification of Dendritic Branches and their Orientation at JoVE.com

著者らは、文化イメージの準備のためにオルリー・ワイス博士に感謝したいと思います。

注:イスラエル保健省は、実験動物の倫理的使用のためのプロトコルIL-218-01-21の下でマウスの使用を承認しました。SOA は、Windows 10 および Python 3.9 とのみ互換性があります。これは、オープンソースコードとして利用可能です: https://github.com/inbar2748/DendriteProject。このリンクには README もあります。ソフトウェアをダウンロードするための指示、ソフトウェアのウェブサイトへのリンク、および...

<ol>
	<li>Ferrante, M., Migliore, M., Ascoli, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+impact+of+dendritic+branch-point+morphology.">Functional impact of dendritic branch-point morphology.</a> Journal of Neuroscience. 33 (5), 2156-2165 (2013).</li><li>Spruston, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pyramidal+neurons:+dendritic+structure+and+synaptic+integration.">Pyramidal neurons: dendritic structure and synaptic integration.</a> Nature Reviews Neuroscience. 9 (3), 206-221 (2008).</li><li>Chklovskii, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synaptic+Connectivity+and+Neuronal+Morphology:+Two+Sides+of+the+Same+Coin.">Synaptic Connectivity and Neuronal Morphology: Two Sides of the Same Coin.</a> Neuron. 43 (5), 609-617 (2004).</li><li>Chapleau, C., Larimore, J., Theibert, A., Pozzo-Miller, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modulation+of+dendritic+spine+development+and+plasticity+by+BDNF+and+vesicular+trafficking:+fundamental+roles+in+neurodevelopmental+disorders+associated+with+mental+retardation+and+autism.">Modulation of dendritic spine development and plasticity by BDNF and vesicular trafficking: fundamental roles in neurodevelopmental disorders associated with mental retardation and autism.</a> Journal of Neurodevelopmental Disorders. 1 (3), 185-196 (2009).</li><li>Irwin, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dendritic+Spine+Structural+Anomalies+in+Fragile-X+Mental+Retardation+Syndrome.">Dendritic Spine Structural Anomalies in Fragile-X Mental Retardation Syndrome.</a> Cerebral Cortex. 10 (10), 1038-1044 (2000).</li><li>Kaufmann, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dendritic+anomalies+in+disorders+associated+with+mental+retardation.">Dendritic anomalies in disorders associated with mental retardation.</a> Cerebral Cortex. 10 (10), 981-991 (2000).</li><li>Pinchas, M., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dendritic+branch+intersections+are+structurally+regulated+targets+for+efficient+axonal+wiring+and+synaptic+clustering.">Dendritic branch intersections are structurally regulated targets for efficient axonal wiring and synaptic clustering.</a> PLoS ONE. 8 (12), 82083 (2013).</li><li>Cove, J., Blinder, P., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Contacts+among+non-sister+dendritic+branches+at+bifurcations+shape+neighboring+dendritic+branches+and+pattern+their+synaptic+inputs.">Contacts among non-sister dendritic branches at bifurcations shape neighboring dendritic branches and pattern their synaptic inputs.</a> Brain Research. 1251, 30-41 (2009).</li><li>Blinder, P., Cove, J., Foox, M., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Convergence+among+non-sister+dendritic+branches:+An+activity-controlled+mean+to+strengthen+network+connectivity.">Convergence among non-sister dendritic branches: An activity-controlled mean to strengthen network connectivity.</a> PLoS ONE. 3 (11), 3782 (2008).</li><li>Glaser, J., Glaser, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuron+imaging+with+neurolucida+-+PC-based+system+for+image+combining+microscopy.">Neuron imaging with neurolucida - PC-based system for image combining microscopy.</a> Computerized Medical Imaging and Graphics. 14 (5), 307-317 (1990).</li><li>Scorcioni, R., Polavaram, S., Ascoli, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=L-Measure:+a+web-accessible+tool+for+the+analysis,+comparison+and+search+of+digital+reconstructions+of+neuronal+morphologies.">L-Measure: a web-accessible tool for the analysis, comparison and search of digital reconstructions of neuronal morphologies.</a> Nature Protocols. 3 (5), 866-876 (2008).</li><li>Torben-Nielsen, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+efficient+and+extendable+python+library+to+analyze+neuronal+morphologies.">An efficient and extendable python library to analyze neuronal morphologies.</a> Neuroinformatics. 12 (4), 619-622 (2014).</li><li>Parekh, R., Ascoli, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuronal+morphology+goes+digital:+A+research+hub+for+cellular+and+system+neuroscience.">Neuronal morphology goes digital: A research hub for cellular and system neuroscience.</a> Neuron. 78 (1), 206 (2013).</li><li>heng, J., Zhou, X., Sabatini, B. L., Wong, S. T. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=NeuronIQ:+A+novel+computational+approach+for+automatic+dendrite+SPINES+detection+and+analysis.">NeuronIQ: A novel computational approach for automatic dendrite SPINES detection and analysis.</a> 2007 IEEE/NIH Life Science Systems and Applications Workshop. , 168-171 (2007).</li><li>Image processing and analysis in Java. NIH. ImageJ Available from: <a target="_blank" href="https://imagej.nih.gov/ij">https://imagej.nih.gov/ij</a> (2021)</li><li>Peretz, H., Talpalar, A. E., Vago, R., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Superior+survival+and+durability+of+neurons+and+astrocytes+on+3-dimensional+aragonite+biomatrices.">Superior survival and durability of neurons and astrocytes on 3-dimensional aragonite biomatrices.</a> Tissue Engineering. 13, 461-472 (2007).</li><li>Morad, T. I., Hendler, R. M., Weiss, O. E., Canji, E. A., Merfeld, I., Dubinsky, Z., Minnes, R., Francis, Y. I., Baranes, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gliosis+of+astrocytes+cultivated+on+coral+skeleton+is+regulated+by+the+matrix+surface+topography.">Gliosis of astrocytes cultivated on coral skeleton is regulated by the matrix surface topography.</a> Biomedical Materials. 14 (4), 045005 (2019).</li></ol>

生物学的画像データに追いつくためには、2D画像から形態学的情報を抽出するための効果的な戦略が緊急に必要とされています。画像データは数時間で生成できますが、画像の詳細な分析には長い時間がかかります。その結果、画像処理は明らかに多くの分野で大きな障害となっています。これは、特に生物学的サンプルを扱う場合、データの複雑度が高いためです。また、多くのユーザー?...

樹状形態形成は神経科学の中心的な主題であり、樹状樹木の構造はニューロンのシナプス統合の計算特性に影響を及ぼす1,2,3。また、樹状枝の形態異常や変形性は、変性・神経発達障害の4,5,6に関係しています。樹状の影響がより容易に可視化できる神経培養において、非姉妹樹状枝間の相互作用は、分岐に沿ったシナプスクラスタリングの部位および程度を調節し、シナプス共活動および可塑性に影響を及ぼす可能性のある行動7,8,9である。したがって、二次元(2D)ニューロン培養を用いた樹状樹木の形態学的パラメータの特徴づけは、樹状形態形成およびニューロンの単一およびネットワークの機能性を理解するために有利である。しかし、樹状枝は「単純化された」2Dニューロン培養においても複雑なメッシュを形成するため、これは困難な作業です。
樹状構造10,11,12,13を自動的にトレースし解析するツールがいくつか開発されています。しかし、これらのツールのほとんどは3Dニューロンネットワーク用に設計されており、2Dネットワークでは使用するには複雑すぎます。対照的に、あまり高度でない形態学的解析ツールは、通常、非常に時間がかかり、オペレータbias14の影響を受けやすいコンピュータ支援手作業の重要なコンポーネントを含みます。「ImageJ'15(コミュニティ開発の生物学的画像解析ツールの膨大なコレクションを持つNIHオープンソース画像処理パッケージ)」などの既存の半自動ツールは、ユーザーの手作業を大幅に削減します。ただし、画像処理中に手動で介入する必要がある場合があり、セグメンテーションの品質が望ましいものよりも低くなる可能性があります。
本論文では、2Dニューロンネットワーク内の樹状枝を直接セグメンテーション・オリエンテーション解析できるシンプルな自動化ツール「SOA」を紹介する。SOA は、2D 画像内のさまざまな線状オブジェクトを検出し、その形態学的特性を特徴付けることができます。ここでは、培養中の樹状ネットワークの2D蛍光画像で樹状枝をセグメント化するためのSOAを用いた。ソフトウェアは樹状枝を識別し、並列処理や空間分布などの形態学的パラメータの測定を正常に行います。SOAは、他の細胞タイプの細胞プロセスの解析や非生物学的ネットワークの研究に容易に適応することができます。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Matplotlib</td>
			<td>&#160;2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom and the Matplotlib development team; 2012 - 2021 The Matplotlib development team.</td>
			<td>3.4.2</td>
			<td>a Python 2D plotting library</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>matplotlib-scalebar</td>
			<td>Philippe Pinard</td>
			<td>0.7.2</td>
			<td>artist for matplotlib to display a scale bar</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NumPy</td>
			<td>The NumPy community.</td>
			<td>1.20.3</td>
			<td>fundamental package for scientific computing library</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OpenCV</td>
			<td>OpenCV team</td>
			<td>4.5.2.54</td>
			<td>Open Source Computer Vision Library</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PyCharm</td>
			<td>JetBrains</td>
			<td>2020.3.1 (Community Edition) version</td>
			<td>Build #PC-203.6682.86, built on December 18, 2020. Runtime version: 11.0.9.1+11-b1145.37 amd64. VM: OpenJDK 64-Bit Server VM by JetBrains s.r.o. Windows 10 10.0. Memory: 978M, Cores: 4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PyQt5</td>
			<td>Riverbank Computing</td>
			<td>5.15.4</td>
			<td>manage the GUI</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>python</td>
			<td>Python Software Foundation License</td>
			<td>3.9 version</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Qt Designer</td>
			<td>The QT Company Ltd.</td>
			<td>5.11.1 version</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>scipy</td>
			<td>Community library project</td>
			<td>1.6.3</td>
			<td>Python-based ecosystem of open-source software for mathematics, science, and engineering</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Seaborn</td>
			<td>Michael Waskom.</td>
			<td>0.11.1</td>
			<td>Python&#39;s Statistical Data Visualization Library.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Windows 10</td>
			<td>Microsoft</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Xlsxwriter</td>
			<td>John McNamara</td>
			<td>1.4.3</td>
			<td>Python module for creating Excel XLSX files</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

automatic identification of dendritic branches and their orientation

神経樹状樹木の構造は、ニューロンのシナプス入力の統合において重要な役割を果たしています。したがって、樹状突起の形態の特徴付けは、神経機能のより良い理解のために不可欠である。しかし、樹状樹木の複雑さは、孤立した場合、特に神経ネットワーク内に位置する場合の両方で、完全には理解されていません。2D神経細胞培養物の蛍光画像から樹状枝の向きを自動測定できる新しい計算ツール 「SOA (セグメンテーション・オリエンテーション分析)」を開発しました。Python で書かれた SOA は、樹状の枝と画像の背景を区別するためにセグメンテーションを使用し、各ブランチの空間方向にデータベースを蓄積します。次に、ネットワーク内の樹状枝の方向分布や、並列樹状枝成長の有病率などの形態学的パラメータを計算するために使用されます。得られたデータは、神経活性に応答して樹状突起の構造変化を検出し、生物学的および薬理学的刺激に使用することができる。

培養中の樹状ネットワークの画像に対して代表的な分析を行った。Baranesらで説明したように細胞を抽出した。16,17.簡単に言えば、海馬細胞を出生後ラットの脳から抽出し、2Dガラスのカバーリップで1〜2週間培養した。培養物を次に固定し、樹状タンパク質マーカー、微小管関連タンパク質2(MAP2)に対する抗体を用いて間接的な免疫蛍光を介?...

Watch this Scientific Journal Video about Automatic Identification of Dendritic Branches and their Orientation at JoVE.com

Automatic Identification of Dendritic Branches and their Orientation

提示は2D蛍光画像からの神経樹状枝の向きを簡単かつ直接自動で測定できる計算ツールです。

樹状枝の自動同定とその向き

The structure of neuronal dendritic trees plays a key role in the integration of synaptic inputs in neurons. Therefore, characterization of the morphology ...

SOAは、複雑な2Dラインネットワークの画像から重要な形態情報の識別、セグメンテーション、抽出を行うための、ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えた自動化ツールです。作業プロセスはシンプルで直感的で、データはすぐに簡単に取得されます。また、SOAは適応性と柔軟性があるため、他のアプリケーションに対応して分析能力を拡張することができます。SOAは、非神経細胞のネットワーク、細胞骨格によって生成される複雑な構造、ナノチューブのような非生物学的ネットワークなど、他のタイプの2Dネットワークの分析に使用できます。Web ページを開き、SOA を見つけます。zip zipzipフォルダー、ダブルクリックでzipファイルをダウンロードします。右クリックして、抽出ファイルを選択して、フォルダーを解凍します。抽出されたファイルのパスを表示する宛先アドレステキストボックスに表示されるオプションウィンドウで、抽出パスを確認します。次に、抽出したSOAファイルを開き、SOA.exeをダブルクリックします。黒いウィンドウが開くのを待ち、その後にアプリケーションが表示されます。SOA ビューアのアップロード メニュー バーで、[ファイルを選択] を選択し、コンピュータ ファイルからイメージを選択してクリックします。[開く] をクリックしてファイルのパスを確認し、[次へ] をクリックします。エッジのセグメンテーション最適化の場合は、しきい値を選択して数値を入力して、表示のしきい値を調整します。マージ ラインで、マージする最小距離を選択して数値を入力し、マージする最小角度を選択して、表示の最小角度を選択して、表示の最小角度を調整します。次に、プレビューセグメンテーションイメージを作成し、パラメータを変更してセグメントを最大限に識別します。プロパティを変更する必要がある場合は、[ウィンドウを閉じる] ボタンをクリックし、マージする最小距離と角度でしきい値を調整します。出力ファイルを作成するには、[大丈夫]を押して、分析グラフのセグメンテーション画像を視覚化します。表示されるウィンドウで、xlsx ファイルを保存する場所を選択します。ファイル名を挿入し、[保存] を選択して、データが含まれる xlsx ファイルが作成されて保存されるのを待ちます。前に定義したビュー間を移動するには、進むボタンと戻るボタンを使用します。ズームボタンを押してパンとズームを有効にし、マウスを目的の位置に移動します。次に、マウスの左ボタンを押したまま新しい位置にドラッグして図形をパンします。マウス ボタンを離すと、イメージ内の選択したポイントが新しい位置に表示されます。X キーまたは Y キーを押したままにして、軸の動きを制限します。ズームするには、マウスの右ボタンを押したまま、新しい場所にドラッグします。右に移動して X 軸を拡大表示し、左に移動して X 軸を縮小します。上下の動きで y 軸に対して同じことを行います。ズームする場合、マウスの下の点は静止したままで、そのポイントの周囲を拡大または縮小できます。モディファイヤ キー(X、Y、コントロール)を使用して、ズームをそれぞれ X、Y、またはアスペクト比に制限します。長方形にズームモードを有効にするには、長方形にズームボタンをクリックします。イメージの上にカーソルを置き、マウスの左ボタンを押します。ボタンを押したまま新しい位置にマウスをドラッグして、矩形領域を定義します。サブプロット構成ツールを使用して、サブプロットの外観を設定します。ファイル保存ダイアログを開くには、保存ボタンをクリックして、ファイルを適切な形式で保存します。典型的なSOAワークフローは、蛍光抗MAP2抗体で標識された樹状ネットワークの代表的な2D画像に適用されます。SOAのGUIは、セグメント化された画像に対する元の画像の比較を可能にし、セグメンテーション設定の変更の影響をリアルタイムで監視します。樹状枝は、平行で非平行に成長すると分類されます。分析が完了すると、テストされた範囲内の平行分岐の数が抽出され、周波数グラフにプロットされます。樹状枝間の平行成長の程度がランダムか方向のどちらであるかを理解するために、このグラフの結果は、培養中の樹状枝のそれと同じ数の線のランダム成長のシミュレーションから抽出されたものと比較される。SOA は、平行分岐間の距離、平行分岐と非平行樹状枝の長さ、およびそれらの平均長さを測定します。優先的な成長方向が存在するかどうかを判断するために、SOAは樹状枝の成長角の分布ヒストグラムを表示し、各群の好ましい成長方向および特定の樹状枝を迅速に同定することを可能にする。SOA出力は、より詳細で複雑な解析を実行するツールのデータベースとして使用できます。

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Analysis of Dendritic Spine Morphology in Cultured CNS Neurons

培養中枢神経系ニューロンの樹状突起スパイン形態の解析

Dendritic spines are the sites of the majority of excitatory connections within the brain, and form the post-synaptic 
compartment of synapses. These ...

神経科学

Inducing Dendritic Growth in Cultured Sympathetic Neurons

培養交感神経ニューロンの樹状成長を誘導する

The shape of the dendritic arbor determines the total synaptic input a neuron can receive 1-3, and influences the types and distribution of these inputs ...

Fast Micro-iontophoresis of Glutamate and GABA: A Useful Tool to Investigate Synaptic Integration

グルタミン酸とGABAの高速マイクロイオン導入：シナプス統合を調査するために便利なツール

One of the fundamental interests in neuroscience is to understand the integration of excitatory and inhibitory inputs along the very complex structure of ...

Derivation of Adult Human Fibroblasts and their Direct Conversion into Expandable Neural Progenitor Cells

成人ヒト線維芽細胞の導出と拡張神経前駆細胞へのそれらの直接変換

Generation of&#160;induced pluripotent stem cell (iPSCs) from adult skin fibroblasts and subsequent differentiation into somatic cells provides ...

Analyzing Dendritic Morphology in Columns and Layers

列およびレイヤーで樹状形態を分析します

In many regions of the central nervous systems, such as the fly optic lobes and the vertebrate cortex, synaptic circuits are organized in layers and ...

Quantitative Analysis of Neuronal Dendritic Arborization Complexity in Drosophila

Quantitative Analysis of Neuronal Dendritic Arborization Complexity in Drosophila

ショウジョウバエのニューロン樹状分枝複雑さの定量解析

Dendrites are the branched projections of a neuron, and dendritic morphology reflects synaptic organization during the development of the nervous system. ...

Where You Cut Matters: A Dissection and Analysis Guide for the Spatial Orientation of the Mouse Retina from Ocular Landmarks

事項をカットする場所: 郭清と眼のランドマークからマウス網膜の空間的なオリエンテーションの解析ガイド

Accurately and reliably identifying spatial orientation of the isolated mouse retina is important for many studies in visual neuroscience, including the ...

Purification of the Dendritic Filopodia-rich Fraction

樹状フィロポディアリッチ画の精製

Dendritic filopodia are thin and long protrusions based on the actin filament, and they extend and retract as if searching for a target axon. When the ...

Morphological and Functional Evaluation of Axons and their Synapses during Axon Death in Drosophila melanogaster

Morphological and Functional Evaluation of Axons and their Synapses during Axon Death in Drosophila melanogaster

ショウジョウバエメラノガスターにおける軸索死における軸索とそのシナプスの形態学的および機能的評価

Axon degeneration is a shared feature in neurodegenerative disease and when nervous systems are challenged by mechanical or chemical forces. However, our ...

3D Modeling of Dendritic Spines with Synaptic Plasticity

シナプス可塑性を用いた樹状脊椎の3Dモデリング

Computational modeling of diffusion and reaction of chemical species in a three-dimensional (3D) geometry is a fundamental method to understand the ...