Войти
Нейронная трассировка или реконструкция нейрона - это метод, используемый в неврологии для определения пути нейритов или нейронных отростков, аксонов и дендритов, нейрона. С точки зрения подготовки образцов, это может относиться к некоторым из следующих, а также к другим методам генетической маркировки нейронов,
В В широком смысле, отслеживание нейронов чаще связано с цифровой реконструкцией морфологии нейрона по данным изображений вышеупомянутых образцов.
Цифровая реконструкция или отслеживание морфологии нейронов - фундаментальная задача вычислительной нейробиологии. 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 обычно встречающегося огромного количества 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 редактирование реконструкции.
Необходимость описания или реконструкции морфологии нейрона, вероятно, возникла на заре нейробиологии, когда нейроны были помечены или визуализированы. используя методы Гольджи. Многие из известных типов нейронов, такие как пирамидные нейроны и клетки Chandelier, были описаны на основе их морфологических характеристик.
Первый компьютеризированный микроскоп для анализа морфологии нейронов, созданный доктором Эдмундом Глейзером и доктором Хендриком Ван дер Лоосом в 1960-х. Первая компьютерная система реконструкции нейронов, теперь известная как Neurolucida, был разработан доктором Эдмундом Глэзером и доктором Хендриком Ван дер Лоосом в 1960-х.
Современные подходы к отслеживанию нейрона начались, когда оцифрованные изображения нейронов были получены с помощью микроскопов. Первоначально это было сделано в 2D. Вскоре после появления передовых трехмерных изображений, особенно флуоресцентных изображений и электронных микроскопических изображений, возникла огромная потребность в отслеживании морфологии нейронов по этим данным изображений.
Схематическое изображение цифровой трассировки морфологии нейрона Нейроны часто можно трассировать 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 рисование 3D Virtual Finger, которое напрямую преобразует любую нарисованную 2D-траекторию в изображение проекции на реальные трехмерные 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 марширования, отсечения избыточной реконструкции, минимальной стоимости соединения ключевых точек, пакетирования лучей и многих других. Скелетонизация является критическим шагом в автоматизированной реконструкции нейрона, но в случае отсечения всего пути и его вариантов она сочетается с оценкой параметров модели (например, диаметров трубок). Основным ограничением автоматизированной 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 -Neuron, Neurolucida 360, Imaris Filament Tracer и Aivia предоставляет обе категории методов.
Считается, что отслеживание изображений, полученных с помощью электронной микроскопии, является более сложной задачей, чем отслеживание изображений с помощью световой микроскопии, хотя последнее все еще довольно сложно, согласно DIADEM Competition. Для отслеживания данных электронной микроскопии ручное отслеживание используется чаще, чем альтернативные автоматизированные или полуавтоматические методы. Для отслеживания данных световой микроскопии чаще используются автоматизированные или полуавтоматические методы.
Поскольку отслеживание изображений с помощью электронной микроскопии занимает много времени, полезно совместное программное обеспечение для ручного отслеживания. Краудсорсинг - это альтернативный способ эффективного сбора результатов совместной ручной реконструкции для таких наборов данных изображений.
Доступен ряд инструментов отслеживания нейронов, особенно программных пакетов. Один комплексный программный пакет 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, - это 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, Aivia, Amira и т. Д. Для отслеживания и анализа нейронов. Недавние исследования показывают, что Neurolucida упоминается в 7 раз чаще, чем все другие доступные программы отслеживания нейронов вместе взятые, а также является наиболее широко используемой и универсальной системой для реконструкции нейронов. Проект BigNeuron (http://bigneuron.org) - это недавняя значительная международная совместная работа по интеграции большинства известных инструментов отслеживания нейронов на общую платформу для облегчения использования открытого исходного кода, простого доступа к различным инструментам одновременно. одноместное место. Благодаря этим усилиям были созданы новые мощные инструменты, такие как UltraTracer, которые могут отслеживать произвольно большие объемы изображений.
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 3D-модели формы для отдельных компартментов. Другие, более сложные форматы нейронов имеют раздельное геометрическое моделирование тела нейронной клетки и нейронных процессов с использованием, среди прочего, Neurolucida.
Существует несколько распространенных баз данных реконструкции отдельных нейронов. Широко используемой базой данных является http://NeuroMorpho.Org, которая содержит более 86 000 морфологий нейронов>40 видов, предоставленных во всем мире рядом исследовательских лабораторий. Институт мозговых исследований Аллена, Исследовательский кампус Джанелии HHMI и другие институты также создают крупномасштабные базы данных по отдельным нейронам. Также существует множество связанных баз данных нейронов в разных масштабах.
