Motor neuron morphology estimation for its classification in the Drosophila brain.
Motor neuron morphology estimation for its classification in the Drosophila brain.
复制标题
运动神经元形态估计及其在果蝇大脑中的分类。
DOI：
10.1109/iembs.2011.6091911
复制
发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Chiba,Akira
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tsechpenakis,Gavriil;Gamage,RuwanEgoda;Kim,MichaelD;Chiba,Akira
类型特异性树突树枝化模式决定突触连接，是神经元功能的基本决定因素。我们利用形态刻板和相对简单的果蝇神经系统建模的不同树突状形态的单个运动神经元（MN），以了解在电机电路的突触连接的基本原则。果蝇的遗传可塑性使我们能够用绿色荧光蛋白（GFP）标记单个MN，并利用共聚焦显微镜在3D中连续重建可识别的MN。我们的计算方法的目的是在强大的分割MN卷和同时分区到他们的车厢，即索马，轴突和树突。我们使用共同分割的思想，其中每个图像沿着z轴（深度）聚类使用的信息从“相邻”的深度。作为外观，我们使用Haar特征的3D扩展，对于形状，我们定义了分割域的隐式表示。
Type-specific dendritic arborization patterns dictate synaptic connectivity and are fundamental determinants of neuronal function. We exploit the morphological stereotypy and relative simplicity of the Drosophila nervous system to model the diverse dendritic morphologies of individual motor neurons (MNs) to understand underlying principles of synaptic connectivity in a motor circuit. The genetic tractability of Drosophila allows us to label single MNs with green fluorescent protein (GFP) and serially reconstruct identifiable MNs in 3D with confocal microscopy. Our computational approach aims at the robust segmentation of the MN volumes and the simultaneous partitioning into their compartments, namely the soma, axon and dendrites. We use the idea of co-segmentation, where every image along the z-axis (depth) is clustered using information from `neighboring' depths. As appearance we use a 3D extension of Haar features and for the shape we define an implicit representation of the segmentation domain.
登录
查看更多内容
影响因子：
3.9
作者：
BALCH, WE;ROTHMAN, JE
通讯作者：
ROTHMAN, JE
影响因子：
64.5
作者：
DUNPHY, WG;BRANDS, R;ROTHMAN, JE
通讯作者：
ROTHMAN, JE
在无细胞系统中将水泡性口炎糖蛋白转运至跨高尔基体膜。
DOI：
--
发表时间：
1987
期刊：
The Journal of biological chemistry
影响因子：
--
作者：
Rothman,JE
通讯作者：
Rothman,JE
影响因子：
64.5
作者：
MELANCON, P;GLICK, BS;ROTHMAN, JE
通讯作者：
ROTHMAN, JE
影响因子：
56.9
作者：
ROTHMAN, JE
通讯作者：
ROTHMAN, JE