EmbryoMiner: A new framework for interactive knowledge discovery in large-scale cell tracking data of developing embryos.
EmbryoMiner: A new framework for interactive knowledge discovery in large-scale cell tracking data of developing embryos.
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DOI：
10.1371/journal.pcbi.1006128
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发表时间：
2018-04
影响因子：
4.3
通讯作者：
Stegmaier J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Schott B;Traub M;Schlagenhauf C;Takamiya M;Antritter T;Bartschat A;Löffler K;Blessing D;Otte JC;Kobitski AY;Nienhaus GU;Strähle U;Mikut R;Stegmaier J
最先进的光片和共焦显微镜可以对整个胚胎进行 3D 记录，并随时间 (3D+t) 记录数小时。荧光标记的结构可以在这些 TB 级 3D+t 图像中自动分割和跟踪，从而产生数千个细胞迁移轨迹，为细胞水平上的大规模组织重组提供详细的见解。在这里，我们介绍 EmbryoMiner，这是一种新的交互式开源框架，适用于对整个胚胎进行深入分析和比较，包括一组广泛的轨迹特征。从整个胚胎水平开始，该框架可用于迭代地关注胚胎内的感兴趣区域，研究和测试基于特定轨迹的假设，并从孤立的轨迹中提取定量特征。因此，新框架提供了一种有价值的新方法来定量比较基于生物学先验知识手动选择的不同胚胎中的相应解剖区域。作为概念证明，我们分析了斑马鱼胚胎的 3D+t 光片显微镜图像，展示了可以使用新框架执行的潜在用户应用。
State-of-the-art light-sheet and confocal microscopes allow recording of entire embryos in 3D and over time (3D+t) for many hours. Fluorescently labeled structures can be segmented and tracked automatically in these terabyte-scale 3D+t images, resulting in thousands of cell migration trajectories that provide detailed insights to large-scale tissue reorganization at the cellular level. Here we present EmbryoMiner, a new interactive open-source framework suitable for in-depth analyses and comparisons of entire embryos, including an extensive set of trajectory features. Starting at the whole-embryo level, the framework can be used to iteratively focus on a region of interest within the embryo, to investigate and test specific trajectory-based hypotheses and to extract quantitative features from the isolated trajectories. Thus, the new framework provides a valuable new way to quantitatively compare corresponding anatomical regions in different embryos that were manually selected based on biological prior knowledge. As a proof of concept, we analyzed 3D+t light-sheet microscopy images of zebrafish embryos, showcasing potential user applications that can be performed using the new framework.
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影响因子：
4.6
作者：
Kobitski AY;Otte JC;Takamiya M;Schäfer B;Mertes J;Stegmaier J;Rastegar S;Rindone F;Hartmann V;Stotzka R;García A;van Wezel J;Mikut R;Strähle U;Nienhaus GU
通讯作者：
Nienhaus GU
影响因子：
16.6
作者：
Faure E;Savy T;Rizzi B;Melani C;Stašová O;Fabrèges D;Špir R;Hammons M;Čúnderlík R;Recher G;Lombardot B;Duloquin L;Colin I;Kollár J;Desnoulez S;Affaticati P;Maury B;Boyreau A;Nief JY;Calvat P;Vernier P;Frain M;Lutfalla G;Kergosien Y;Suret P;Remešíková M;Doursat R;Sarti A;Mikula K;Peyriéras N;Bourgine P
通讯作者：
Bourgine P
影响因子：
56.9
作者：
Behrndt, Martin;Salbreux, Guillaume;Heisenberg, Carl-Philipp
通讯作者：
Heisenberg, Carl-Philipp
影响因子：
48
作者：
Chhetri, Raghav K.;Amat, Fernando;Kellerbeams, Philipp J.
通讯作者：
Kellerbeams, Philipp J.
DOI：
10.1109/2945.981847
发表时间：
2002-01-01
影响因子：
5.2
作者：
Keim, DA
通讯作者：
Keim, DA