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      關(guān)于干細(xì)胞發(fā)育的清晰觀點(diǎn)

      今天,追蹤單個(gè)細(xì)胞的發(fā)育并在顯微鏡下發(fā)現(xiàn)相關(guān)因素并不罕見。但是,陰影或背景變化等損傷會(huì)使數(shù)據(jù)解釋復(fù)雜化。現(xiàn)在,慕尼黑工業(yè)大學(xué)(TUM)和HelmholtzZentrumMünchen的研究人員開發(fā)了一種軟件,可以校正圖像,使迄今為止隱藏的開發(fā)步驟可見。

      關(guān)于干細(xì)胞發(fā)育的清晰觀點(diǎn)

      當(dāng)干細(xì)胞發(fā)育成特化細(xì)胞時(shí),這會(huì)在多個(gè)步驟中發(fā)生。但是,在發(fā)展道路上的決定性分支中哪些調(diào)節(jié)蛋白是活躍的?使用所謂的延時(shí)顯微鏡,研究人員可以在非常高的時(shí)間分辨率下觀察單個(gè)細(xì)胞,并且使用熒光標(biāo)記,他們可以精確識(shí)別這些蛋白質(zhì)在細(xì)胞中出現(xiàn)的位置。

      一旦確定了干細(xì)胞,就可以使用細(xì)胞跟蹤軟件在幾天內(nèi)密切觀察干細(xì)胞。然而,這種“監(jiān)視工作”經(jīng)常變得困難。“成像數(shù)據(jù)經(jīng)常受到不規(guī)則亮度和褪色背景的影響,”HelmholtzZentrumMünchen計(jì)算生物學(xué)研究所(ICB)工作組定量單細(xì)胞動(dòng)力學(xué)博士Carsten Marr博士解釋道。“當(dāng)細(xì)胞選擇特定的發(fā)育方向時(shí),這就很難或不可能檢測(cè)出決定性的蛋白質(zhì),即所謂的轉(zhuǎn)錄因子。”

      存在過濾掉這些偽像的算法,但它們需要專門準(zhǔn)備的參考圖像,每個(gè)數(shù)據(jù)集的許多圖像或復(fù)雜的手動(dòng)調(diào)整。此外,現(xiàn)有方法都沒有改變背景隨時(shí)間的改變,這妨礙了單個(gè)細(xì)胞的定量。

      算法消除了背景變化

      現(xiàn)在,慕尼黑Helmholtz Zentrum的Carsten Marr博士小組成員彭廷英博士和慕尼黑工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)療程序和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)主席Nassir Navab教授介紹了一種算法,該算法僅使用一個(gè)修正這些文物。每個(gè)數(shù)據(jù)集的圖像很少。

      該軟件名為“BaSiC”,可免費(fèi)使用。它與生物成像中常用的許多圖像格式兼容,包括從許多較小的圖像拼接在一起的馬賽克,并用于例如渲染大的組織區(qū)域。“然而,與其他程序相反,”彭博士解釋說,“BaSiC可以糾正延時(shí)視頻背景的變化。這使得它成為干細(xì)胞研究人員的一個(gè)有價(jià)值的工具,他們希望盡早發(fā)現(xiàn)特定轉(zhuǎn)錄因子的外觀。 “。

      將重要細(xì)節(jié)帶入光明

      新的圖像校正程序如何改善科學(xué)家通過血液干細(xì)胞的延時(shí)視頻證明的個(gè)體干細(xì)胞發(fā)育步驟的分析。他們錄制了視頻,以便在六天的時(shí)間內(nèi)觀察細(xì)胞。在該觀察期間的某一點(diǎn),未分化的前體細(xì)胞在兩種可能的發(fā)育粘性之間進(jìn)行選擇,這導(dǎo)致形成不同的成熟血細(xì)胞。

      在使用BaSiC校正的圖像中,研究人員可以確定兩種細(xì)胞系之一中特定轉(zhuǎn)錄因子強(qiáng)度的顯著增加,而其他細(xì)胞系中蛋白質(zhì)的量保持不變。沒有圖像校正,差異無法確定。

      “使用BaSiC,我們能夠看到重要的決定因素,否則會(huì)被噪音淹沒,”Nassir Navab說。“這項(xiàng)研究的長(zhǎng)期目標(biāo)是促進(jìn)以有針對(duì)性的方式影響干細(xì)胞的發(fā)育,例如為熱攻擊患者培養(yǎng)新的心肌細(xì)胞。觀察的新可能性使我們更接近這一點(diǎn)目標(biāo)。”

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