論文の概要: Nellie: Automated organelle segmentation, tracking, and hierarchical feature extraction in 2D/3D live-cell microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13214v2
• Date: Tue, 15 Oct 2024 00:12:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:59:51.443921
• Title: Nellie: Automated organelle segmentation, tracking, and hierarchical feature extraction in 2D/3D live-cell microscopy
• Title（参考訳）: Nellie: 2D/3DLive-cell microscopyにおけるオルガネラ分画、追跡、階層的特徴抽出の自動化
• Authors: Austin E. Y. T. Lefebvre, Gabriel Sturm, Ting-Yu Lin, Emily Stoops, Magdalena Preciado Lopez, Benjamin Kaufmann-Malaga, Kayley Hake,
• Abstract要約: 我々は,様々な細胞内構造のセグメンテーション,トラッキング,特徴抽出のための,自動化された,バイアスのないユーザフレンドリーなパイプラインであるNellieを紹介した。 Nellieはイメージメタデータに適応し、ユーザの入力を排除します。 Nellieは、コードを使わない操作と視覚化を可能にする、ポイントアンドクリックのNapariベースのGUIを特徴としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4167683891758913
• License:
• Abstract: The analysis of dynamic organelles remains a formidable challenge, though key to understanding biological processes. We introduce Nellie, an automated and unbiased user-friendly pipeline for segmentation, tracking, and feature extraction of diverse intracellular structures. Nellie adapts to image metadata, eliminating user input. Nellie's preprocessing pipeline enhances structural contrast on multiple intracellular scales allowing for robust hierarchical segmentation of sub-organellar regions. Internal motion capture markers are generated and tracked via a radius-adaptive pattern matching scheme, and used as guides for sub-voxel flow interpolation. Nellie extracts a plethora of features at multiple hierarchical levels for deep and customizable analysis. Nellie features a point-and-click Napari-based GUI that allows for code-free operation and visualization, while its modular open-source codebase invites extension by experienced users. We demonstrate Nellie's wide variety of use cases with three examples: unmixing multiple organelles from a single channel using feature-based classification, training an unsupervised graph autoencoder on mitochondrial multi-mesh graphs to quantify latent space embedding changes following ionomycin treatment, and performing in-depth characterization and comparison of endoplasmic reticulum networks across different cell types and temporal frames.
• Abstract（参考訳）: 動的オルガネラの分析は、生物学的プロセスを理解する上では重要な課題である。 我々は,様々な細胞内構造のセグメンテーション,トラッキング,特徴抽出のための,自動化された,バイアスのないユーザフレンドリーなパイプラインであるNellieを紹介した。 Nellieはイメージメタデータに適応し、ユーザの入力を排除します。 Nellieの前処理パイプラインは、複数の細胞内スケールの構造コントラストを高め、サブオーガナイザー領域の堅牢な階層的セグメンテーションを可能にする。 内部モーションキャプチャマーカーは、半径適応パターンマッチングスキームを介して生成・追跡され、サブボクセルフロー補間のためのガイドとして使用される。 Nellie氏は、深くカスタマイズ可能な分析のために、複数の階層レベルで多数の特徴を抽出する。 Nellieは、コードを使わない操作と視覚化を可能にする、ポイントアンドクリックのNapariベースのGUIを特徴としている。 機能に基づく分類を用いて単一チャネルから複数のオルガネラを解き放つこと、ミトコンドリアのマルチメシュグラフ上で教師なしグラフオートエンコーダを訓練すること、ヨーノマイシン治療後の潜伏空間埋め込み変化を定量化すること、異なる細胞タイプと側頭骨フレームをまたいだ小胞体ネットワークの詳細な特徴と比較を行うことである。

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