一个智能的工作流程用于从串行断面电子断层扫描中完整的突触的亚纳米级3D重建

科学领域:

• * * 结构生物学 结构生物学
• * 神经科学是一门神经科学.
• * 电子显微镜的使用

背景情况:

• * 序列断面电子断层扫描 (ET) 能够在纳米级下重建大型生物体积,克服单片断面的限制.
• * 现有的串行切割ET方法面临着耗时的ROI定位和复杂的体积对齐方面的挑战.
• *重建完整的突触,对于理解神经功能至关重要,受限于这些方法上的缺点.

研究的目的:

• * 开发一个智能的工作流程,以高效准确地使用序列切割ET重建完整的突触.
• *为了解决ROI获取和量调整在串行部分ET的局限性.
• * 为了实现突触结构的亚纳米 voxel 尺寸重建.

主要方法:

• * 利用亲缘转换来快速地定位串行段中的ROI.
• *采用多级特征匹配和BP-Elastic算法来自动对齐ET体积.
• * 开发了用于体积恢复的缺失信息生成网络和用于突触细分的3D神经网络.

主要成果:

• *成功重建了野生类型大鼠的多个完整的突触, voxel 尺寸为 0.664 nm/voxel.
• * 工作流证明了有效的ROI获取,自动对齐和恢复串行ET卷.
• * 通过最小的手动干预,实现了目标突触结构的完整细分.

结论:

• * 开发的工作流大大简化和增强了通过串行切割ET获得完整的突触结构的过程.
• * 开源代码有助于在其他研究实验室更广泛地采用和应用.
• *该方法提供了一种可靠的方法,用于在亚纳米分辨率下重建3D超结构.