BigStitcher: точная 3D-визуализация тканей стала простой

Новая программа автоматизирует обработку огромных биологических данных

Исследователи создали новую программу для упрощения биологического анализа. Она автоматически обрабатывает большие наборы данных и обеспечивает интерактивную визуализацию, быстрое и точное выравнивание и fusión в реальном времени.

Современные методы световой микроскопии — такие как очистка образцов и микроскопия расширения — дают подробное представление об органах, но они генерируют огромные объемы данных, которые крайне трудно обработать.

Эти методы, с помощью передовых микроскопов с световым листом, позволяют ученым быстро обрабатывать большие образцы. Однако такие процедуры производят избыточные данные (в терабайтах), затрудняя ученым просеивание и организацию данных.

Чтобы навести порядок в хаосе, команда международных исследователей создала программу под названием BigStitcher, которая упрощает процесс биологического анализа. Она восстанавливает сложные данные так, что результат выглядит как Google Maps в 3D-режиме.

Что она делает?

С BigStitcher ученые могут получить обзор общей картины: они могут приблизить конкретную позицию для анализа индивидуальных структур при желаемом разрешении.

Более конкретно, программа обеспечивает интерактивную визуализацию, быстрое и точное выравнивание, fusión в реальном времени, деконволюцию и пространственно разрешенную оценку качества многотайловых, многовзглядовых наборов данных. Она может удвоить размер образцов, компенсируя оптические эффекты и улучшая точность.

Восстановление таких больших наборов данных с точностью требует компенсации различных типов изображений и интенсивностных преобразований, вводимых процессом приобретения. Поэтому исследовательская команда построила интерактивный пошаговый процесс, компенсирующий все релевантные преобразования, предоставляя пространственно локализованную обратную связь о качестве полученных данных.

Источник: Nature Methods | DOI:10.1038/s41592-019-0501-0 | MDC

Есть функция зума, позволяющая биологам приближаться и визуализировать крошечные детали в высоком разрешении. Это может помочь им найти ответы на различные вопросы. Например:

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

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

Два виртуальных прямоугольных сечения через нервную систему личинки фруктовой мухи

BigStitcher превосходит существующее ПО в производительности, функциональности и взаимодействии с пользователем. Ей требуется всего десятки минут для автоматической реконструкции больших наборов данных и она поддерживает очищенные образцы, обычные 2D и 3D конфокальные и широкопольные приобретения, а также мозаичные многовзглядовые приобретения световым листом.

Эти функции делают BigStitcher обязательным инструментом для нескольких лабораторий. Он реализован в ImgLib и распространяется в рамках платформы Fiji.

Лучшее в том, что программа не требует интенсивных вычислительных ресурсов. Вы можете запустить ее на любом стандартном компьютере и легко обмениваться данными с членами вашей команды.

И поскольку это инструмент с открытым исходным кодом, 누구 может скачать его бесплатно. Последний стабильный релиз доступен на GitHub.