A Kolmogorov metric embedding for live cell microscopy signaling patterns

要約

5-d $（x、y、z、チャネル、時間）$ライブセル顕微鏡映画で、細胞シグナル伝達ダイナミクスの時空間パターンをキャプチャするメトリック埋め込みを提示します。
埋め込みは、デジタルオブジェクト間の情報コンテンツの絶対的な尺度であるコルモゴロフの複雑さ理論に基づいて、正規化された情報距離（NID）と呼ばれるメトリック距離を使用します。
NIDは、ロスレス圧縮の統計を使用して、5Dムービーのペア間の理論的に最適なメトリック距離を計算します。
セルシグナル伝達構造関数（SSF）は、各空間的細胞重心で計算するメトリック3-D画像フィルターのクラスを使用して定義されます。
周囲の細胞質、または機能的な出力など
速度。
唯一のパラメーターは、予想されるセル半径（$ \ mu m $）です。
SSFは、オプションでセグメンテーションおよび追跡アルゴリズムと組み合わせることができます。
結果として得られるロスレス圧縮パイプラインは、各5D入力ムービーを、メトリック埋め込みスペースの単一ポイントとして表します。
メトリック埋め込みの有用性は、NIDで測定されるように、5Dムービーの対応するペア間で、パターンの違いを最適に近似する埋め込みスペースの任意のポイント間のユークリッド距離から続きます。
これは、入力画像に対応するポイントだけでなく、埋め込みスペース全体に当てはまります。
例は、合成データ、ヒト上皮（MCF10A）細胞の異なる腫瘍性変異の下でのERKおよびAKTシグナル伝達の2D+タイム映画、ERKの光学的操作下での3-D MCF10Aスフェロイド、およびコロニー分化中のERKダイナミクスの場合に示されています。
ヒト誘導多能性幹細胞で。

要約(オリジナル)

We present a metric embedding that captures spatiotemporal patterns of cell signaling dynamics in 5-D $(x,y,z,channel,time)$ live cell microscopy movies. The embedding uses a metric distance called the normalized information distance (NID) based on Kolmogorov complexity theory, an absolute measure of information content between digital objects. The NID uses statistics of lossless compression to compute a theoretically optimal metric distance between pairs of 5-D movies, requiring no a priori knowledge of expected pattern dynamics, and no training data. The cell signaling structure function (SSF) is defined using a class of metric 3-D image filters that compute at each spatiotemporal cell centroid the voxel intensity configuration of the nucleus w.r.t. the surrounding cytoplasm, or a functional output e.g. velocity. The only parameter is the expected cell radii ($\mu m$). The SSF can be optionally combined with segmentation and tracking algorithms. The resulting lossless compression pipeline represents each 5-D input movie as a single point in a metric embedding space. The utility of a metric embedding follows from Euclidean distance between any points in the embedding space approximating optimally the pattern difference, as measured by the NID, between corresponding pairs of 5-D movies. This is true throughout the embedding space, not only at points corresponding to input images. Examples are shown for synthetic data, for 2-D+time movies of ERK and AKT signaling under different oncogenic mutations in human epithelial (MCF10A) cells, for 3-D MCF10A spheroids under optogenetic manipulation of ERK, and for ERK dynamics during colony differentiation in human induced pluripotent stem cells.

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