Vi byggde en digital kärnvapenatlas av den nykläckta, första larvstadiet (l1) av den vilda typen hermafrodit av Caenorhabditis elegans på encellig upplösning från confocal bild stackar av 15 enskilda maskar. atlasen kvantifierar stereotypen av kärntekniska platser och tillhandahåller annan statistik om de rumsliga mönstren för de 357 kärnor som troget kan segmenteras och kommenteras av de 558 som är närvarande i detta utvecklingsstadium. Vi utvecklade sedan ett automatiserat tillvägagångssätt för att tilldela cellnamn till varje cellkärna i en tredimensionell bild av en l1-mask. Vi uppnådde 86% noggrannhet genom att identifiera 357 kärnor automatiskt. Denna beräkningsmetod gör det möjligt att analysera den postembryoniska masken med hög genomströmning, såsom genuttrycksanalys, ablation eller stimulering av celler under datorkontroll i en funktionsskärm med hög genomströmning. Trots den detaljerade kunskapen om anatomi av nematoden C. elegans 1 samt dess bestämda celllinje 2,3, den kartlagda anslutning av dess nervsystem 4,5 och dess sekvenserade genom 6,7, Vi saknar fortfarande en tredimensionell (3D) digital atlas av positioner av nuclei i varje postembryonic stadium. En sådan atlas har flera potentiella tillämpningar. För det första ger det oss tidigare otillgänglig kvantitativ kunskap om graden av stereotypi av positionerna av nuklei och de specifika rumsliga sambanden mellan olika celler. För det andra kan atlasen fungera som en standardmall; vi kan jämföra alla 3D-bilder av en wild-typ C. elegans med atlasen och extrahera identiteterna hos enskilda kärnor med hjälp av en automatiserad metod. Detta är nödvändigt för höggenomströmningsanalys av cellulär information såsom genuttryck vid enkelcellsupplösning. En sådan analys ger mycket rikare information än analysen av uttrycksdata från ett DNA-mikroarrayexperiment 8,9, eftersom DNA-mikroarrayer avslöjar genomsnittliga uttryck från vävnad eller från hela individen men inte uttrycket i en enskild cell. Före denna studie har anatomin hos C. Elegans beskrivits kvalitativt av bilder med en textbeskrivning eller tvådimensionella skisser 10. Tidiga ansträngningar med elektronmikroskopi analyser har resulterat i detaljerade vyer av anatomi 10 och även en konnektivitet graf av nervsystemet 4,5, men hittills, manuell eller automatiserad segmentering av den fina strukturen i en sådan ultrahög upplösning bild stack har inte visats. Medan man kan tänka sig att utföra en sådan manuell segmentering för en enda mask, är det effektivt opraktiskt att göra detta för att tillräckligt många maskar skall kunna ge statistisk information om var nukleinerna befinner sig. Vår metod för att automatiskt analysera enskilda celler i postembryon maskar kompletterar liknande förmåga som utvecklats tidigare för embryo 11,12. Men det beräkningsmässiga problemet är helt annorlunda. Den tidigare metoden består av att spåra nuclei eftersom de delar in vivo med hjälp av känd celllinjeinformation. I detta arbete identifierade vi kärnor på plats utan hjälp av tids- eller linjeinformation. Dessutom är vår metod allmän och kan tillämpas på andra stereotypa system, såsom senare post-embryonic mask stadier eller fruktfluga embryonala nervsystemet 13. Här presenterar vi den metod vi använde för att bygga atlasen, följt av analyser av modellen för att bekräfta att den är välkonstruerad och rekapitulerar känd biologi. Sedan beskriver vi vårt automatiserade tillvägagångssätt för att använda atlas för att kommentera cellidentiteter i bilder av första larvstadiet (L1) maskar och visa dess noggrannhet. resultat Vi använde DAPI (4,6-diamidino-2-fenylindol) för att färga kärnorna i alla 558 celler. Vi använde en myo-3:GFP transgene för att märka nuclei av 81 kroppsvägg muskelceller och 1 depressor muskelcell. Dessa kärnor var fiktiva markörer, som användes av vår manuella och automatiserade inställning till kommenterade celler. Vi använde en gen som kodar monomeriskt Cherryprotein (mCherry) som drivs av en promotor från en gen av intresse för att avslöja uttryck i en uppsättning av målceller. Vi samlade 3D-bilder av C. elegans på L1-stadiet med hjälp av ett Leica confocal-mikroskop (Fig. 1a) med en oljelins på ×63 och x-y och z-måttsprovtagning på 0,116 μm respektive 0,122 μm per pixel. För att bygga en standard digital atlas rätade vi först ut den böjda maskkroppen i 3D-bilden till en stavform 14 (Fig. 1b, Tilläggsbild 1 och kompletterande video 1). Metoden identifierar först huvudkurvan eller "ryggbenet" som representerar den främre och bakre linje som går från huvud till svans genom mitten av en uträtad mask (kompletterande bild. 1b)................................................................................................ Den genererar sedan en pixel separerade plan ortogonala till ryggraden och drar dem längs en rak främre och bakre linje, vilket gör planen parallella med var och en
En 3D digital atlas av C. elegans har byggts genom färgning och segmentering cellkärnor av nykläckta maskar REF ).
A 3D digital atlas of C. elegans and its application to single-cell analyses
{'venue': 'Nature Methods', 'journal': 'Nature Methods', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}