BigStitcher:карта тканей Google

• Исследователи создали новую программу, которая упростила биологический анализ.
• Он автоматически обрабатывает большие наборы данных и обеспечивает интерактивную визуализацию, быстрое и точное выравнивание и слияние в реальном времени.

Современные методы световой микроскопии, такие как очистка образцов и экспансионная микроскопия, позволяют детально изучить органы, но они генерируют огромные объемы данных, которые чрезвычайно трудно обработать.

Эти методы с помощью современных световых микроскопов позволяют ученым быстро обрабатывать большие образцы. Однако такие процедуры производят слишком много данных (в терабайтах), что затрудняет анализ и систематизацию данных ученым.

Чтобы навести порядок в хаосе, группа международных исследователей создала программу под названием BigStitcher, которая упрощает процесс биологического анализа. Он реконструирует сложные данные таким образом, что результат выглядит как карта Google в 3D-режиме.

Для чего это нужно?

С BigStitcher ученые могут получить общее представление о картине:они могут увеличивать определенное положение для анализа отдельных структур с желаемым разрешением.

В частности, программа обеспечивает интерактивную визуализацию, быстрое и точное выравнивание, слияние в реальном времени, деконволюцию и оценку качества с пространственным разрешением для многозадачных и многовидовых наборов данных. Он может удвоить размер образцов, компенсируя оптические эффекты и повышая точность.

Для точного восстановления таких больших наборов данных требуется компенсация различных типов изображений и преобразования интенсивности, которые вносятся в процесс сбора данных. Поэтому исследовательская группа построила интерактивный пошаговый процесс, который компенсирует все соответствующие преобразования, обеспечивая при этом локализованную в пространстве обратную связь о качестве полученных данных.

Ссылка:Природные методы | DOI:10.1038 / s41592-019-0501-0 | MDC

Есть функция масштабирования, которая позволяет биологам увеличивать масштаб и визуализировать крошечные детали в высоком разрешении. Это может помочь им найти ответы на различные вопросы. Например

• Где именно в головном мозге происходит деление клеток?
• Где заканчиваются определенные нейрональные проекции?
• Где экспрессируется РНК?

Программа обрабатывает данные автоматически:она эффективно управляет большими изображениями, разреженными наборами данных, оценкой качества и интерактивным слиянием.

Два виртуальных прямоугольных сечения нервной системы личинки плодовой мухи

BigStitcher превосходит существующее программное обеспечение с точки зрения производительности, функциональности и взаимодействия с пользователем. Автоматическое восстановление больших наборов данных занимает всего десятки минут и поддерживает очищенные выборки, традиционные двумерные и трехмерные конфокальные и широкопольные сборы, а также мозаичные многоракурсные снимки световых листов.

Эти функции делают BigStitcher незаменимым инструментом для нескольких лабораторий. Он реализован в ImgLib и распространяется в рамках Фиджи.

Читайте:новый биореактор использует крошечные кусочки сердечной ткани, чтобы имитировать бьющееся сердце

Лучше всего то, что программа не требует интенсивных вычислительных ресурсов. Вы можете запустить его на любом стандартном компьютере и легко обмениваться данными между членами вашей команды.

А поскольку это инструмент с открытым исходным кодом, любой может скачать его бесплатно. Последний стабильный выпуск доступен на GitHub.