Нейрональная трассировка - Neuronal tracing
Нейронные трассировку или реконструкции нейрон представляет собой метод , используемый в нейробиологии , чтобы определить путь из невриты или нервных процессов, в аксонов и дендритов , одного нейрона . С точки зрения подготовки образца это может относиться к некоторым из следующих, а также к другим генетическим методам маркировки нейронов:
- Антероградное отслеживание для маркировки от тела клетки до синапса;
- Ретроградное отслеживание для маркировки от синапса до тела клетки;
- Трассировка вирусных нейронов - метод, который можно использовать для маркировки в любом направлении;
- Ручное отслеживание нейронных образов.
В широком смысле, отслеживание нейронов чаще связано с цифровой реконструкцией морфологии нейрона по данным изображений вышеупомянутых образцов.
Цифровая реконструкция нейронов и отслеживание нейронов
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) или 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 корректирование реконструкции.
История
Необходимость описания или реконструкции морфологии нейрона, вероятно, возникла на заре нейробиологии, когда нейроны были помечены или визуализированы с использованием методов Гольджи . Многие из известных типов нейронов, такие как пирамидные нейроны и клетки Люстры , были описаны на основе их морфологических характеристик.
Первая компьютерная система реконструкции нейронов, теперь известная как Neurolucida , была разработана доктором Эдмундом Глейзером и доктором Хендриком Ван дер Лоосом в 1960-х годах.
Современные подходы к отслеживанию нейронов начались, когда оцифрованные изображения нейронов были получены с помощью микроскопов. Первоначально это было сделано в 2D. Вскоре после появления передовых технологий трехмерной визуализации, особенно флуоресцентной визуализации и электронной микроскопии , возникла огромная потребность в отслеживании морфологии нейронов по этим данным визуализации.
Методы
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- рисование виртуального пальца, которое напрямую преобразует любую нарисованную 2D-траекторию в проекционном изображении в реальное 3D-изображение. нейронные процессы. Основным ограничением ручного отслеживания нейронов является огромное количество труда в работе.
Автоматическая реконструкция нейронов может быть выполнена с использованием модели (например, сфер или трубок) подгонки и марширования, отсечения избыточной реконструкции, минимальной стоимости соединения ключевых точек, пакетирования лучей и многих других. Скелетонизация - критический шаг в автоматизированной реконструкции нейрона, но в случае отсечения всего пути и его вариантов она сочетается с оценкой параметров модели (например, диаметров трубок). 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 -Neuron, Neurolucida 360 , Imaris Filament Tracer и Aivia предоставляет обе категории методов.
Отслеживание изображений, полученных с помощью электронной микроскопии, считается более сложной задачей, чем отслеживание изображений с помощью световой микроскопии, хотя последнее по-прежнему довольно сложно, согласно конкурсу DIADEM . 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 ручной трассировки. Краудсорсинг - это альтернативный способ эффективного сбора результатов совместной ручной реконструкции для таких наборов данных изображений.
Инструменты и программное обеспечение
Доступен ряд инструментов отслеживания нейронов, особенно программные пакеты. Одним из всеобъемлющих пакетов программного обеспечения с открытым исходным кодом, который содержит реализацию ряда методов отслеживания нейронов, разработанных различными исследовательскими группами, а также множество служебных функций нейронов, таких как количественное измерение, анализ и 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 , 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 (https://alleninstitute.org/bigneuron/about/) - 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 за один раз. место. Благодаря этим усилиям были созданы новые мощные инструменты, такие как UltraTracer, которые могут отслеживать произвольно большие объемы изображений.
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, среди прочего, Neurolucida.
Есть несколько распространенных баз данных реконструкции одиночных нейронов. Широко используемой базой данных является http://NeuroMorpho.Org, которая содержит более 86 000 морфологий нейронов более 40 видов, предоставленных по всему миру рядом исследовательских лабораторий. Аллен Институт наук о мозге , Janelia Research Campus HHMI в , и других институтах также создание крупномасштабных баз данных одного нейрона. Также существует множество связанных баз данных нейронов в разных масштабах .