在4D双光子显微镜图像中对丝状伪足动态的半自动几何重建与分析

《BMC Bioinformatics》：Semi-automatic geometrical reconstruction and analysis of filopodia dynamics in 4D two-photon microscopy images

丝状伪足追踪工具：基于果蝇脑发育的3D-4D自动化工作流程开发，无需预处理直接分析原始强度图像，在Amira中实现数据预处理与几何重建，支持R7和Dm8细胞形态的动态追踪，提供用户输入与计算耗时分析。

　　

摘要

背景

丝状伪足是细长且具有动态性的膜突起，在细胞迁移、轴突导向以及其他细胞探索和与其周围环境相互作用的过程中发挥着关键作用。历史上，丝状伪足的动态特性主要在培养细胞的二维环境中进行了详细研究，最近也在三维培养环境以及活体大脑中进行了研究。然而，目前还缺乏能够有效追踪复杂脑细胞四维图像中丝状伪足的工具。

结果

为了解决这一问题，我们开发了一种半自动工作流程，用于在三维图像中追踪丝状伪足，并随时间跟踪这些伪足的变化。该工作流程基于正常果蝇大脑发育过程中光感受器轴突末端的高分辨率数据开发而成，但也可应用于任何系统中的丝状伪足，无论这些系统处于何种时间和空间尺度。与现有的方法不同，我们的工作流程仅依赖于原始强度图像，无需进行分割或复杂的预处理。该工作流程使用C++语言在Amira软件系统中实现，主要包括两个部分：数据集预处理和丝状伪足的几何重建，每个部分又包含多个步骤。在本文中，我们详细阐述了这一工作流程，并展示了其在两种不同轴突-树突形态（R7细胞和Dm8细胞）中的应用能力。最后，我们还分析了用户输入和数据处理所需的时间。

结论

为了便于在Amira或其他框架中简单应用，我们分享了源代码，网址为https://github.com/zibamira/filopodia-tool。