WikiDer > Нейрональная трассировка

Neuronal tracing

Нейрональная трассировка, или же реконструкция нейрона это техника, используемая в нейробиология определить путь из невриты или нейронные процессы, аксоны и дендриты, из нейрон. С точки зрения подготовки образца это может относиться к некоторым из следующих, а также к другим генетическим методам маркировки нейронов:

В широком смысле, отслеживание нейронов чаще связано с цифровой реконструкцией морфологии нейрона по данным визуализации вышеуказанных образцов.

Цифровая реконструкция нейронов и отслеживание нейронов

Цифровая реконструкция или отслеживание морфологии нейронов - фундаментальная задача вычислительной нейробиологии.[1][2][3] Это также важно для картирования нейронных цепей на основе изображений с расширенного микроскопа, обычно на основе световой микроскопии (например, лазерной сканирующей микроскопии, визуализации в светлом поле), электронной микроскопии или других методов. Из-за высокой сложности морфологии нейронов и часто наблюдаемого сильного шума на таких изображениях, а также из-за того, что обычно встречается огромное количество данных изображения, это широко рассматривается как одна из самых сложных вычислительных задач для вычислительной нейробиологии. Было предложено множество методов, основанных на анализе изображений, для отслеживания морфологии нейронов, обычно в 3D, вручную, полуавтоматически или полностью автоматически. Обычно существует два этапа обработки: создание и корректирование реконструкции.[4][5]

История

Необходимость описать или реконструировать морфологию нейрона, вероятно, возникла в первые дни неврологии, когда нейроны были помечены или визуализированы с использованием Методы Гольджи. Многие из известных типов нейронов, такие как пирамидные нейроны и Кюветы для люстр, были описаны на основе их морфологической характеристики.

Первый компьютеризированный микроскоп для анализа морфологии нейронов, созданный доктором Эдмундом Глейзером и доктором Хендриком Ван дер Лоосом в 1960-х годах.

Первая компьютерная система реконструкции нейронов, ныне известная как Neurolucida, был разработан доктором Эдмундом Глейзером и доктором Хендриком Ван дер Лоосом в 1960-х годах.[6]

Современные подходы к отслеживанию нейронов начались, когда оцифрованные изображения нейронов были получены с помощью микроскопов. Первоначально это было сделано в 2D. Вскоре после продвинутого 3D-изображения, особенно флуоресцентная визуализация и электронно-микроскопическое изображение, была огромная потребность в отслеживании морфологии нейронов по этим данным визуализации.

Методы

Схематическое изображение цифровой трассировки морфологии нейрона

Нейроны часто можно проследить вручную либо в 2D, либо в 3D. Для этого можно либо напрямую нарисовать траекторию нейронных процессов в отдельных 2D-участках объема 3D-изображения и управлять их соединением, либо использовать 3D виртуальный палец живопись, которая напрямую преобразует любую нарисованную 2D-траекторию в проекционном изображении в реальные 3D-нейронные процессы. Основным ограничением ручного отслеживания нейронов является огромное количество труда в работе.

Автоматические реконструкции нейронов могут быть выполнены с использованием модели (например, сфер или трубок) подгонки и марша,[7] обрезка чрезмерной реконструкции,[8] минимальная стоимость подключения ключевых точек, ray-bursting и многое другое.[9] Скелетизация - критический шаг в автоматизированной реконструкции нейрона, но в случае отсечения всех путей и его вариантов[10] он сочетается с оценкой параметров модели (например, диаметров труб). Основным ограничением автоматической трассировки является отсутствие точности, особенно когда морфология нейронов сложна или изображение имеет значительное количество шума.

Полуавтоматическое отслеживание нейронов часто зависит от двух стратегий. Один из них - запустить полностью автоматизированное отслеживание нейронов с последующим ручным отслеживанием таких реконструкций. Альтернативный способ - получить некоторые предварительные знания, такие как расположение концов нейрона, с помощью которых нейрон может быть более легко отслежен автоматически. Полуавтоматическая трассировка часто считается сбалансированным решением, имеющим приемлемые временные затраты и достаточно хорошую точность восстановления. Программное обеспечение с открытым исходным кодом Vaa3D-Нейрон, Neurolucida 360, Imaris Filament Tracer и Айвиа все предоставляют обе категории методов.

Считается, что отслеживание изображений, полученных с помощью электронной микроскопии, является более сложной задачей, чем отслеживание изображений, полученных с помощью световой микроскопии, хотя последнее по-прежнему довольно сложно, согласно Конкурс DIADEM.[11] Для отслеживания данных электронной микроскопии ручное отслеживание используется чаще, чем альтернативные автоматизированные или полуавтоматические методы.[12] Для отслеживания данных световой микроскопии чаще используются автоматизированные или полуавтоматические методы.

Поскольку отслеживание изображений с помощью электронной микроскопии требует значительного времени, полезно использовать программное обеспечение для совместной ручной трассировки. Краудсорсинг - это альтернативный способ эффективного сбора результатов совместной ручной реконструкции для таких наборов данных изображений.[13]

Инструменты и программное обеспечение

Доступен ряд инструментов отслеживания нейронов, особенно программные пакеты. Один комплексный пакет программного обеспечения с открытым исходным кодом, который содержит реализацию ряда методов отслеживания нейронов, разработанных в различных исследовательских группах, а также множество служебных функций нейронов, таких как количественное измерение, анализ, сравнение, является Vaa3D и его модули Vaa3D-Neuron. Некоторые другие бесплатные инструменты, такие как NeuronStudio также предоставляют функцию трассировки на основе определенных методов. Нейробиологи также используют коммерческие инструменты, такие как Neurolucida, Neurolucida 360, Айвиа, Amira и т. Д. Для отслеживания и анализа нейронов. Недавние исследования показывают, что Neurolucida упоминается более чем в 7 раз чаще, чем все другие доступные программы отслеживания нейронов вместе взятые.[14] а также наиболее широко используемая и универсальная система для реконструкции нейронов.[15] В Проект BigNeuron (http://bigneuron.org) [16] это недавняя значительная международная совместная работа по интеграции большинства известных инструментов отслеживания нейронов на общую платформу для упрощения доступа к различным инструментам в одном месте с открытым исходным кодом. Новые мощные инструменты, такие как UltraTracer,[17] которые могут отслеживать произвольно большие объемы изображений, были созданы благодаря этим усилиям.

Форматы и базы данных нейронов

Реконструкции отдельных нейронов могут храниться в различных форматах. Это во многом зависит от программного обеспечения, которое использовалось для отслеживания таких нейронов. Формат SWC, который состоит из ряда топологически связанных структурных компартментов (например, одной трубки или сферы), часто используется для хранения нейронов с цифровой трассировкой, особенно когда в морфологии отсутствуют или не требуются подробные трехмерные модели формы для отдельных компартментов. Другие, более сложные форматы нейронов имеют раздельное геометрическое моделирование тела нейронной клетки и нейронных процессов с использованием Neurolucida. [18][19][20] среди прочего.

Есть несколько распространенных баз данных реконструкции одиночных нейронов. Широко используемая база данных http://NeuroMorpho.Org [21] который содержит более 86 000 морфологий нейронов более 40 видов, внесенных во всем мире рядом исследовательских лабораторий. Институт изучения мозга Аллена, Исследовательский кампус Джанелии HHMI, и другие институты также создают крупномасштабные базы данных по отдельным нейронам. Многие из связанные базы данных нейронов в разных масштабах тоже существуют.

Рекомендации

  1. ^ Пэн, Ханьчуань; Ройзам, Бадри; Асколи, Джорджио (2013). «Автоматизированное вычисление изображений меняет форму вычислительной нейробиологии». BMC Bioinformatics. 14: 293. Дои:10.1186/1471-2105-14-293. ЧВК 3853071. PMID 24090217.
  2. ^ Мейеринг, Эрик (2010). «Отслеживание нейронов в перспективе». Цитометрия Часть А. 77 (7): 693–704. CiteSeerX 10.1.1.623.3000. Дои:10.1002 / cyto.a.20895. PMID 20583273.
  3. ^ Шварц Э (1990). Вычислительная нейробиология. Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 978-0-262-19291-0.
  4. ^ Пэн, Х., Лонг, Ф., Чжао, Т., и Майерс, Э.В. (2011). «Корректное редактирование - узкое место в реконструкции трехмерных нейронов: проблема и решения». Нейроинформатика. 9 (2–3): 103–105. Дои:10.1007 / s12021-010-9090-х. PMID 21170608.
  5. ^ Peng, H., Tang, J., Xiao, H., Bria, A .; и другие. (2014). «Виртуальный палец улучшает трехмерную визуализацию и микрохирургию, а также визуализацию и анализ терабайтных объемных изображений». Nature Communications. 5: 4342. Дои:10.1038 / ncomms5342. ЧВК 4104457. PMID 25014658.
  6. ^ Glaser, E.M .; Вандерлоос, Х. (1965-01-01). "Полуавтоматический компьютерный микроскоп для анализа морфологии нейронов". IEEE Transactions по биомедицинской инженерии. 12: 22–31. ISSN 0018-9294. PMID 14291539.
  7. ^ Аль-Кофахи, К.А .; и другие. (2002). «Быстрая автоматическая трехмерная трассировка нейронов из конфокальных стеков изображений». IEEE Trans. Инф. Technol. Биомед. 6 (2): 171–187. CiteSeerX 10.1.1.57.9339. Дои:10.1109 / titb.2002.1006304. PMID 12075671.
  8. ^ Peng, H .; и другие. (2011). «Автоматическая трехмерная трассировка нейронов с отсечением всего пути». Биоинформатика. 27 (13): i239 – i247. Дои:10.1093 / биоинформатика / btr237. ЧВК 3117353. PMID 21685076.
  9. ^ Родригес, А .; и другие. (2009). «Трехмерное отслеживание нейронов методом воксельного захвата». J. Neurosci. Методы. 184 (1): 169–175. Дои:10.1016 / j.jneumeth.2009.07.021. ЧВК 2753723. PMID 19632273.
  10. ^ Сяо, H; и другие. (2013). «APP2: автоматическое отслеживание морфологии трехмерных нейронов на основе иерархического отсечения деревьев расстояний изображений с серым взвешиванием». Биоинформатика. 29 (11): 1448–1454. Дои:10.1093 / биоинформатика / btt170. ЧВК 3661058. PMID 23603332.
  11. ^ Лю, Y (2011). "ДИАДЕМА и не только". Нейроинформатика. 9 (2–3): 99–102. Дои:10.1007 / s12021-011-9102-5. PMID 21431331.
  12. ^ Хельмштадтер М, Бриггман К.Л., Денк В. (2011). «Высокоточная реконструкция нейритов для высокопроизводительной нейроанатомии». Nat Neurosci. 14 (8): 1081–1088. Дои:10.1038 / № 2868. PMID 21743472.
  13. ^ Ким; и другие. (2014). «Пространственно-временная разводка поддерживает избирательность направления в сетчатке». Природа. 509 (7500): 331–336. Дои:10.1038 / природа13240. ЧВК 4074887. PMID 24805243.
  14. ^ Халави, Марьям; Гамильтон, Келли А .; Парех, Ручи; Асколи, Джорджио А. (01.01.2012). «Цифровые реконструкции морфологии нейронов: три десятилетия научных исследований». Границы неврологии. 6: 49. Дои:10.3389 / fnins.2012.00049. ISSN 1662-453X. ЧВК 3332236. PMID 22536169.
  15. ^ Агиар, Пауло; Соуза, Мафальда; Szucs, Питер (2013-06-14). «Универсальный морфометрический анализ и визуализация трехмерной структуры нейронов». Нейроинформатика. 11 (4): 393–403. Дои:10.1007 / s12021-013-9188-z. ISSN 1539-2791. PMID 23765606.
  16. ^ Пэн, Ханьчуань; Гаврилич, Майкл; Роскамс, Джейн (15.07.2015). "BigNeuron: крупномасштабная трехмерная реконструкция нейрона по изображениям оптической микроскопии". Нейрон. 87 (2): 252–256. Дои:10.1016 / j.neuron.2015.06.036. ЧВК 4725298. PMID 26182412.
  17. ^ Пэн, Ханьчуань; Чжоу, Чжи; Мейеринг, Эрик (2016). «Автоматическое отслеживание сверхобъемных нейронных изображений». bioRxiv 10.1101/087726.
  18. ^ Бьянки, Серена; Стимпсон, Шерил Д .; Bauernfeind, Amy L .; Schapiro, Стивен Дж .; Базе, Уоллес Б.; МакАртур, Марк Дж .; Бронсон, Эллен; Хопкинс, Уильям Д .; Семендефери, Катерина (01.10.2013). «Дендритная морфология пирамидных нейронов в неокортексе шимпанзе: региональные специализации и сравнение с людьми». Кора головного мозга. 23 (10): 2429–2436. Дои:10.1093 / cercor / bhs239. ISSN 1047-3211. ЧВК 3767963. PMID 22875862.
  19. ^ Зильберберг, Гилад; Маркрам, Генри (2007-03-01). «Дисинаптическое ингибирование между пирамидными клетками неокортекса, опосредованное клетками Мартинотти». Нейрон. 53 (5): 735–746. Дои:10.1016 / j.neuron.2007.02.012. ISSN 0896-6273. PMID 17329212.
  20. ^ Бьянки, Серена; Bauernfeind, Amy L .; Гупта, Каника; Стимпсон, Шерил Д .; Споктер, Мухаммад А .; Бонар, Кристофер Дж .; Manger, Paul R .; Хоф, Патрик Р .; Джейкобс, Боб (2011-04-01). «Морфология неокортикальных нейронов афротерии: сравнение каменного дамана с африканским слоном». Летопись Нью-Йоркской академии наук. 1225: 37–46. Дои:10.1111 / j.1749-6632.2011.05991.x. ISSN 1749-6632. PMID 21534991.
  21. ^ Асколи Г.А., Донохью Д.Е., Халави М. (2007). «NeuroMorpho.Org - центральный ресурс по морфологии нейронов». J Neurosci. 27 (35): 9247–9251. Дои:10.1523 / jneurosci.2055-07.2007. ЧВК 6673130. PMID 17728438.