Analyse automatisée des Sholl morphologie neuronale numérisés à de multiples échelles
Summary
Nous avons développé un programme informatique pour analyser la morphologie des neurones. En combinaison avec deux ouverts existants des outils d'analyse de source, notre programme effectue une analyse Sholl et détermine le nombre de neurites, points de branchement, et des conseils neurites. Les analyses sont effectuées de telle sorte que les modifications locales dans la morphologie des neurites peut être observée.
Abstract
Morphologie neuronale joue un rôle important dans la détermination de fonctionnement des neurones et communiquer 1-3. Plus précisément, elle affecte la capacité des neurones à recevoir les contributions des autres cellules 2 et contribue à la propagation des potentiels d'action 4,5. La morphologie des neurites affecte également la manière dont l'information est traitée. La diversité des morphologies dendrites facilitent la signalisation portée locale et long terme et permettent aux neurones individuels ou de groupes de neurones pour effectuer des fonctions spécialisées au sein du réseau neuronal 6,7. Altérations de la morphologie des dendrites, notamment la fragmentation des dendrites et des changements dans la ramification des motifs, ont été observées dans un certain nombre d'états pathologiques, y compris la maladie d'Alzheimer 8, la schizophrénie 9,10, et un retard mental 11. La capacité à la fois de comprendre les facteurs qui façonnent la morphologie des dendrites et d'identifier les changements dans la morphologie des dendrites est essentielle dans la compréhension du fonctionnement du système nerveux et de dysfonctionnement.
La morphologie des neurites est souvent analysée par analyse Sholl et en comptant le nombre de neurites et le nombre d'extrémités de branches. Cette analyse est généralement appliquée aux dendrites, mais il peut également être appliquée à des axones. L'exécution de cette analyse par la main prend du temps et des fois introduit inévitablement variabilité due à un biais expérimentateur et l'incohérence. Le programme de Bonfire est une approche semi-automatisé pour l'analyse de la morphologie des dendrites et des axones qui s'appuie sur disposition open-source des outils d'analyse morphologique. Notre programme permet de détecter des variations locales de dendrite et axone branchement comportements en effectuant des analyses sur les sous-régions Sholl de la tonnelle neuritique. Par exemple, l'analyse est effectuée sur Sholl fois le neurone comme un tout, ainsi que sur chaque sous-ensemble des processus (primaires, secondaires, terminaux, des racines, etc) Dendrite et la structuration axone est influencée par un certain nombre de facteurs intracellulaires et extracellulaires, de nombreux agir localement. Ainsi, la morphologie tonnelle qui en résulte est une suite de processus spécifiques agissant sur neurites spécifiques, ce qui rend nécessaire d'effectuer une analyse morphologique sur une plus petite échelle, afin d'observer ces variations locales 12.
Le programme de Bonfire nécessite l'utilisation de deux outils d'analyse open-source, le plugin pour ImageJ et NeuronJ NeuronStudio. Les neurones sont tracées dans ImageJ, et NeuronStudio est utilisé pour définir la connectivité entre les neurites. Bonfire contient un certain nombre de scripts personnalisés écrits dans MATLAB (The MathWorks) qui sont utilisés pour convertir les données dans le format approprié pour une analyse plus approfondie, vérifier les erreurs d'utilisateur, et, finalement, effectuer une analyse Sholl. Enfin, les données sont exportées vers Excel pour l'analyse statistique. Un organigramme du programme de Bonfire est montré dans la figure 1.
Protocol
Discussion
Le programme de Bonfire est un programme semi-automatisé pour l'analyse de la morphologie des dendrites et des axones. Il augmente considérablement l'efficacité et la précision de l'analyse Sholl plus procéder à l'analyse manuelle. En outre, le programme enregistre les données Bonfire à chaque étape du processus, ce qui permet de vérifier les données et de vérifier l'exactitude de l'analyse. Par conséquent, la tâche de l'analyse des données peuvent être distribuées à de nomb…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Ce travail a été soutenu en partie par une subvention de Busch biomédicale, NSF Grant IBN-0548543, NSF Grant IBN-0919747, Mars of Dimes Foundation Grant 1-FY04-107, Mars of Dimes Foundation Grant 1-FY08-464 (pour BLF). MKK et CGL ont été soutenus par les NIH Biotechnologie Formation T32 Grant GM008339-20, et CGL a également été soutenue par une Commission NJ le cordon Spinal Research Fellowship prédoctorale 08-2941-RCS-E-0.
Materials
| Material Name | Type | Company | Catalogue Number | Comment |
|---|---|---|---|---|
| NeuronJ plugin | http://www.imagescience.org/meijering/software/neuronj/ | |||
| ImageJ software | http://rsbweb.nih.gov/ij/ | |||
| Bonfire program | http://lifesci.rutgers.edu/~firestein | |||
| NeuronStudio | http://research.mssm.edu/cnic/tools-ns.html | |||
| MatLab Program | MathWorks |
References
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