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博覽: 2021 Nature Methods 活細胞延時圖像中線粒體自動分割和追蹤

發(fā)布時間:2022-04-11 18:24:53 瀏覽量:3907 作者:LY.Young 光學(xué)前沿

摘要

線粒體復(fù)雜的形態(tài)和運動模式,使得很難在它們的延時圖像中對其進行分割和追蹤豹芯。在這里悄雅,作者介紹了一種適用于對活細胞二維和三維延時圖像中線粒體進行快速、無偏(unbiased)铁蹈、自動分割和追蹤的算法宽闲,Mitometer。給定像素尺寸和幀之間的時間間隔,Mitometer就可識別線粒體的運動和形態(tài)(線粒體的融合和裂變也可識別)容诬。分割算法采取形狀和尺寸保持娩梨、背景去除的策略來分離單個線粒體。跟蹤算法通過形態(tài)特征和位移的差異連接線粒體览徒,隨后采取間隙閉合(gap-closing)的策略狈定。使用 Mitometer,作者發(fā)現(xiàn)三陰性乳腺癌細胞的線粒體比受體陽性細胞的線粒體更快吱殉、更有方向性掸冤、更長。此外友雳,還發(fā)現(xiàn)乳腺癌中的線粒體運動和形態(tài)與代謝活動相關(guān)稿湿,但在正常乳腺上皮細胞中則不然。Mitometer 是一種無偏且用戶友好的工具押赊,有助于解決有關(guān)線粒體形態(tài)和功能的基本問題饺藤。

正文


博覽: 2021 Nature Methods 活細胞延時圖像中線粒體自動分割和追蹤



摘要:


線粒體復(fù)雜的形態(tài)和運動模式,使得很難在它們的延時圖像中對其進行分割和追蹤流礁。在這里涕俗,作者介紹了一種適用于對活細胞二維和三維延時圖像中線粒體進行快速、無偏(unbiased)神帅、自動分割和追蹤的算法再姑,Mitometer。給定像素尺寸和幀之間的時間間隔找御,Mitometer就可識別線粒體的運動和形態(tài)(線粒體的融合和裂變也可識別)元镀。分割算法采取形狀和尺寸保持、背去除的策略來分離單個線粒體霎桅。跟蹤算法通過形態(tài)特征和位移的差異連接線粒體栖疑,隨后采取間隙閉合(gap-closing)的策略。使用 Mitometer滔驶,作者發(fā)現(xiàn)三陰性乳腺癌細胞的線粒體比受體陽性細胞的線粒體更快遇革、更有方向性、更長揭糕。此外萝快,還發(fā)現(xiàn)乳腺癌中的線粒體運動和形態(tài)與代謝活動相關(guān),但在正常乳腺上皮細胞中則不然著角。Mitometer 是一種無偏且用戶友好的工具杠巡,有助于解決有關(guān)線粒體形態(tài)和功能的基本問題。


潛在用途:


(1)Mitometer 可適用于需要在嘈雜圖像中分割和跟蹤大小可變對象的各種其它應(yīng)用雇寇,包括但不限于其他細胞器和細胞內(nèi)結(jié)構(gòu)。 

(2)Mitometer 與其他線粒體定位探針(如細胞內(nèi)氧傳感器、溫度傳感器 和 pH 傳感器)的進一步整合锨侯,為研究生物學(xué)的許多其它令人興奮的途徑打開了大門嫩海,甚至可用于研究動物模型和活細胞中單個線粒體水平的代謝改變。


關(guān)鍵圖示:


(1)從a-e囚痴,描述從時間堆棧圖像輸入叁怪,背景移除,二值化掩膜生成深滚,以及將掩膜應(yīng)用于原圖像實現(xiàn)單個線粒體分割的過程奕谭。

a,將線粒體熒光圖像的 3D 或 2D 時間堆棧作為輸入痴荐。b血柳,原始 (OG) 堆棧(左),顯示了白色十字準(zhǔn)線的正交 z 投影生兆。該堆棧通過漫反射背景 (DB) 減法算法運行难捌,以消除相鄰線粒體之間的噪聲。顯示了具有高 DB (i) 的核周區(qū)域和具有低 DB (ii) 的層周區(qū)域的示例鸦难。c根吁,參數(shù)探索方案通過高斯濾波標(biāo)準(zhǔn)差和絕對閾值的組合進行迭代,并分析所得時間堆棧的連接組件在整個堆棧中的數(shù)量和大小的可變性合蔽。這會在參數(shù)下產(chǎn)生特定的z小值(白點)击敌。d,高斯濾波器(右)以及強度和面積閾值應(yīng)用于堆棧以產(chǎn)生二值掩膜(左)拴事。e沃斤,二進制掩膜與原始堆棧相乘以產(chǎn)生用于跟蹤的zui終堆棧。比例尺挤聘,全圖為 20 μm轰枝,特寫為 2 μm。




(2)從a-e描述了根據(jù)前述線粒體已經(jīng)被分割出來的時間堆棧组去,利用質(zhì)心距離和形態(tài)學(xué)特征差異進行細胞追蹤鞍陨,以及通過比較線粒體的體積來測定線粒體的融合和分裂。a从隆,b诚撵,第1個(T1)和第二個(T2)時間幀中的線粒體。比例尺:左键闺,20 μm寿烟;右,4 μm辛燥。質(zhì)心距離 (Δd1, Δd2) 和z大速度閾值 (r) 內(nèi)的形態(tài)特征差異用于創(chuàng)建 z 分數(shù)歸一化分配成本矩陣筛武。c缝其,可信線粒體軌跡及其 interCoV。d徘六,在多種可能性的情況下内边,r 內(nèi)的間隙閉合是通過新位置和丟失位置的軌道的行進角 (θ) 和質(zhì)心距離 (d) 完成的。在單個可能組合的情況下待锈,將組合軌道漠其。e,現(xiàn)有軌道(i竿音,ii)和新創(chuàng)建的軌道(*)之間的裂變是通過比較體積(或面積和屎,二維)和裂變前后附近線粒體的極值距離來確定的。f春瞬,融合的處理方式與裂變相同柴信,但比較了融合前(i-iii)和融合后(i,ii)附近線粒體的體積(或面積)和極值距離快鱼。



code: https://github.com/aelefebv/Mitometer參考文獻:Lefebvre, A.E.Y.T., Ma, D., Kessenbrock, K. et al. Automated segmentation and tracking of mitochondria in live-cell time-lapse images. Nat Methods (2021).

DOI:https://doi.org/10.1038/s41592-021-01234-z


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