MCA: ImageJのための多細胞分析カルシウムイメージングツールボックス

科学分野:

• 神経科学
• バイオテクノロジー
• コンピュータ生物学

背景:

• GCaMPのような遺伝的にコードされた指標は in vivo 機能的イメージングに不可欠です.
• 大規模または複雑な機能画像データの分析は,重要な分析上の課題を提示します.
• 既存の分析プラットフォームは,しばしばプロプライエタリなソフトウェアを必要とし,出力が限られているか,または高度なプログラミングスキルを必要とします.

研究 の 目的:

• 機能的なイメージングデータを分析するためのアクセシブルで汎用的なツールキットを開発する.
• オープンソースソフトウェアを活用して,既存の分析プラットフォームの限界を解決する.
• 研究者がイメージング実験から細胞動態を抽出するためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供する.

主な方法:

• オープンソースの画像分析プラットフォームであるImageJと統合されたMCA (多細胞分析ツールキット) を開発しました.
• ImageJのネイティブプラグインに似たグラフィカルユーザーインターフェース (GUI) を搭載した視覚的に直感的なインターフェースを実装した.
• 動作訂正のための固体登録,カスタムCellpose 2.0モデルを使用したセルボディ予測,セルアノテーション,およびデータエクスポート機能が組み込まれています.

主要な成果:

• MCAは,以前に公表されたゼブラフィッシュカルシウム画像データと比較して検証され,視覚的に誘発されたニューロンの反応を正確に反映した.
• このツールキットは,複数の感覚様式,脳領域,モデル生物 (ゼブラフィッシュ, *ドロソフィラ*,マウス) に関する汎用性を実証しました.
• MCAはユーザーフレンドリーな環境でカルシウムダイナミクスを成功裏に抽出し,機能的なイメージングの有用性を高めます.

結論:

• MCAは機能画像データからカルシウムダイナミクスを抽出するための実行可能な,ユーザーフレンドリーなソリューションを提供します.
• ツールキットとImageJの統合と,種とモダリティーにわたる多岐にわたるアプリケーションは,神経科学者のための貴重なリソースです.
• MCAは複雑な機能画像分析への入り口を低くし,より広範な採用と発見を促進します.