Organelle-specific segmentation, spatial analysis, and visualization of volume electron microscopy datasets

要約

体積電子顕微鏡は、ナノメートル スケールでの細胞の微細構造の in-situ 調査に最適な方法です。
最近の技術的進歩により、セグメンテーションと空間分析のための計算戦略を必要とする大規模な生の画像データセットが急速に増加しています。
このプロトコルでは、オルガネラ固有のセグメンテーション、空間分析、および単一の標準ワークステーションで実行できる自由に利用できるユーザーフレンドリーなソフトウェア ツールを使用して、大量の電子顕微鏡データセットを可視化するための実用的で注釈効率の高いパイプラインについて説明します。
私たちは、計算の専門知識が限られている生命科学の研究者を特に対象としています。彼らは、体積電子顕微鏡プロジェクトで次のタスクに直面しています: i) 手動の注釈作業を最小限に抑えながら、さまざまな種類の細胞小器官の 3D セグメンテーション ラベルを生成する方法、ii) 分析する方法
オルガネラ インスタンス間の空間的相互作用、および iii) 3D セグメンテーション結果を最適に視覚化する方法。
これらの要求を満たすために、特定の細胞オルガネラに最も効率的なセグメンテーション ツールを選択するための詳細なガイドラインを提供します。
さらに、空間分析と 3D レンダリングのための簡単に実行可能なコンポーネントを提供し、自由に利用できるオープンソース ツール間の互換性の問題を橋渡しします。これにより、生のデータセットから最終的なプロットとレンダリングされた画像までの完全なパイプラインを他の人が複製できるようになります。
私たちの詳細な説明は、単一ユーザーのセットアップで一般的に利用できる計算リソースで達成できる、単一または複数のオルガネラ分析のための特別な戦略を必要とする同様のプロジェクトの貴重な参考資料として役立つと考えています。

要約(オリジナル)

Volume electron microscopy is the method of choice for the in-situ interrogation of cellular ultrastructure at the nanometer scale. Recent technical advances have led to a rapid increase in large raw image datasets that require computational strategies for segmentation and spatial analysis. In this protocol, we describe a practical and annotation-efficient pipeline for organelle-specific segmentation, spatial analysis, and visualization of large volume electron microscopy datasets using freely available, user-friendly software tools that can be run on a single standard workstation. We specifically target researchers in the life sciences with limited computational expertise, who face the following tasks within their volume electron microscopy projects: i) How to generate 3D segmentation labels for different types of cell organelles while minimizing manual annotation efforts, ii) how to analyze the spatial interactions between organelle instances, and iii) how to best visualize the 3D segmentation results. To meet these demands we give detailed guidelines for choosing the most efficient segmentation tools for the specific cell organelle. We furthermore provide easily executable components for spatial analysis and 3D rendering and bridge compatibility issues between freely available open-source tools, such that others can replicate our full pipeline starting from a raw dataset up to the final plots and rendered images. We believe that our detailed description can serve as a valuable reference for similar projects requiring special strategies for single- or multiple organelle analysis which can be achieved with computational resources commonly available to single-user setups.

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