权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

生体内シグナルライブイメージングのための画像解析ソフトウエアの開発

开发用于体内信号实时成像的图像分析软件

基本信息

批准号：
10J08371
负责人：
黒川裕
金额：
$ 0.9万
依托单位：
Tokyo University of Pharmacy and Life Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2010
资助国家：
日本
起止时间：
2010 至 2011
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-10J08371/
关键词：
イメージング画像解析蛍光顕微鏡蛍光タンパク質

项目摘要

細胞内シグナルを可視化するために蛍光タンパク質を応用した蛍光タンパク質型インジケータが、生命科学分野の研究において広く利用されている。これらを導入した細胞や組織を蛍光顕微鏡を用いて観察し画像取得することで生体内シグナルの時空間動態を解析することができるが、一般に蛍光顕微鏡画像のシグナル-ノイズ比は低く、また生物特有の現象として観察対象が細胞分裂を起こし、急な細胞移動や形状変化、さらにはシグナル強度変化を起こすため、撮像後の画像解析による定量化は困難であった。当研究によって開発した蛍光顕微鏡画像用解析ソフトウエアTADORは上記の問題に影響を受けることなく1細胞レベルで生体内シグナルの時空間情報の解析を行うことができ、細胞分裂の高精度な識別を可能とする。このソフトウエアを用いることで、従来は解析が非常に困難であった細胞周期インジケータFucciが導入された細胞の時空間動態を簡単にかつ精度良く解析することを可能とし、細胞分裂と細胞周期の関連について詳細な解析を行うことに成功した。また、蛍光タンパク質型インジケータが導入された組織の大規模かつ詳細な観察を行う事によって、生物個体内での生命情報の時空間動態の解析が可能となるが、生物組織に特有な不均一性や組織自家蛍光などのノイズ成分によって、情報の解析を行う事は一般に困難である。この問題に対応し、蛍光顕微鏡を用いた組織イメージング画像中のノイズ成分を効果的に除去することのできるフィルタソフトウエアJinarashiを開発した。さらに、ノイズ除去後の画像中から、神経幹細胞と血管の位置を自動識別し、3次元空間における距離測定を行う事でマウス海馬領域における神経幹細胞と血管との相互作用についての知見を得ることに成功した。

Cell visualization, light and quality, light and quality, life science, and research. In this paper, the author introduces the concept of cell division, cell movement, shape change, and intensity change in the light microscope. After the image analysis, it is difficult to quantify. When studying the development of analytical software for optical micro-mirror imaging, it is possible to analyze spatial information of cell division in vivo with high accuracy. The cell cycle analysis is very difficult, and the introduction of cell time-space dynamics is simple and accurate. It is possible to analyze the temporal and spatial dynamics of life information in biological individuals. It is difficult to analyze the information in general. This problem is solved by using optical micromirrors to organize images and remove them. After removing the image, the position of the neural stem cell and the blood vessel is automatically identified, and the distance between the neural stem cell and the blood vessel is measured in the three-dimensional space.