Imaris 交流
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Frequently Asked Questions
Imaris 9.7可以利用两种新的统计方法来测量蛋白质的重叠:重叠的体积和重叠体积比。这两种统计数据都是针对每个表面物体进行的自动计算,并且可用于分类、筛选和颜色编码。在延时数据集中,对每个时间点计算重叠区域,因此重叠率和重叠体积的变化也可以用来定义类别和活动(改变类别)。要在Imaris中进行这种分析,你需要创建两个表面物体(每个蛋白质一个),并在详细统计中读取每个表面的重叠体积和重叠体积比。
Images courtesy of: Dr. Teresa Bonello in Mark Peifer’s lab, UNC Chapel Hill
利用“Dragonfly系统”、SRRF技术和iXon相机,我们可以观察到细胞内的“线粒体网络”和“肌动蛋白丝”(见图)。在Imaris 9.7中,你可以更深入地了解“线粒体网络”和“肌动蛋白丝”之间的空间关系。Imaris 的“Vantage视图”可以为任意指定表面周围的每个通道生成所有方向的强度剖面图。
在下面的示例中,“肌动蛋白丝(黄色)”被划分为表面,并在表面以外绘制了一个“线粒体网络(品红色通道)”的强度图。看到了在“肌动蛋白结构”周围创建的表面内可以发现“线粒体信号”,我们还可以观测“线粒体结构”和“肌动蛋白丝”之间的“体积重叠”,并根据重叠的体积,对“线粒体网络”进行局部的颜色编码(紫色-重叠最少,红色-重叠最多)。
Image courtesy of: Dr. Claudia Florindo, Andor, An Oxford Instruments Company, Belfast, UK
Imaris 9.7为分析两组物体之间的吸引力提供了一种新的途径,其中一组物体可以描述为“表面(血管)”,另一组物体则可以描述为“点(小胶质细胞)”。Imaris可以自动模拟表面物体内、外点状物体的随机分布,并将这种随机分布与同一空间内观察到的“小胶质细胞”分布进行比较。通过全新的“有利空间视图(Vantage Spatial View)”,你可以获得密度图。在这个图中,观察点是用实线表示的,而随机物体用虚线表示 (图解如下)。 如果观察点(实线)在随机分布(虚线)的置信区间之外,则可以得出吸引或排斥的结论。如果观察点(实线)在随机分布的置信区间带之外,则可以得出吸引或排斥的结论。此外,计算出的“吸引距离”是用一条垂直的红线表示的(见下图),以评估点状物体被表面吸引或排斥的距离。
Imaris方法是基于Gomariz等人2018年发表的模型方法 https://www.nature.com/articles/s41467-018-04770-z,参与者:Gomariz, Alvaro, Patrick M. Helbling, Stephan Isringhausen, Ute Suessbier, Anton Becker, Andreas Boss, Takashi Nagasawa et al),标题为“3D显微镜下骨髓微环境中造血调节基质细胞的量化空间分析”,《自然通讯9》1 (2018): 1 - 15。
为了在Imaris中完成这种分析,你需要观测“血管(作为表面)”和“小胶质细胞(作为点)”。这一分析将自动为你计算,并在“Imaris Vantage模块”中呈现。
Images courtesy of Dr. Matthew Kofron, Division of Developmental Biology, Cincinnati Children’s Hospital Medical Center, Cincinnati, OH, USA
Imaris 9.7 提供了一种可以高效分析两类结构的空间分布和确定它们之间是否相互吸引的方法。你可以评估斑块是否更容易出现在小胶质细胞核附近。在下方靠左边的图像,你可以看到黄色的斑块、品红色的小胶质细胞和蓝绿色的细胞核。首先,用Imaris 机器学习分类(Machine Learning Object Classifier)来识别小胶质细胞的细胞核。在这个案例中(品红色的Spots就是小胶质细胞的细胞核;蓝绿色Spots就是其他细胞核)。接下来用Surface识别斑块(黄色),并且Imaris将会自动模拟外部和内部 (黄色表面)的点状对象的随机分布。然后Imaris显示观察到的小胶质细胞核分布(图中的实线)和模拟点状分布(虚线分布)在同一坐标系中的对比。从距离图中,当与模拟分布相比较时,你可以得出观察到的小胶质细胞核会更容易出现在在斑块表面到4 µm处这一结论(红色的直线表示吸引距离)。
Images courtesy of Dr. E. C. Pietronigro & Dr. G.Constantin, University of Verona, Italy
在Imaris9.7中,你可以根据我们的提供的任意测量参数将细胞群分类。在这种情况下你可以用“到周围细胞群的最短距离”这一参数分类。在原始的数据下图(左)有两个细胞群:蓝绿色和黄色。在Imaris9.7中,蓝绿色的细胞运动到黄细胞3 μm的地方所用的时长会被自动计算出。在已经分析的图像中(右),发现在黄色的3 μm内蓝绿色细胞被标记为品红色。
要在Imaris中分析类似的数据,需要考虑使用Spots 还是Surface,这取决于哪个工具能更好的描述你的图像,同时也取决于何种类型的接触是你最感兴趣的(重叠、接触或邻近)。在目标创建的过程中会产生两个分类:接触和未接触,然后Imaris自动计算分类持续的时长的数据。
无论是培养皿中正在发育的胚胎,还是处于分裂状态的人工培养细胞,我们都可以观察到不同时间的细胞分裂状况。为了分析这些与细胞周期有关的变化(例如:细胞分裂中的强度或几何变化),当轨道分离,并且“有利时间视图(Vantage Time View )”与所有针对这个“活动”的测量都一致时(时间轴分为两个部分:活动发生之前和之后),Imaris能够自动添加“活动”,所以你可以轻松地观察参数变化,例如分裂阶段的强度等。为了回答这个问题,我们在“有利时间视图(Vantage Time View )”中观察作为表面的细胞核,并利用“谱系追踪算法”来追踪它们。Imaris可以将每个细胞分裂划分为一个“活动”。在“有利时间视图(Vantage Time View )”的时间曲线图中,时间轴与“活动”是一致的,并被划分为“活动”之前和之后。
Images courtesy of Dr. Matthew Kofron, Division of Developmental Biology, Cincinnati Children’s Hospital Medical Center, Cincinnati, OH, USA.
Imaris 9.7可以添加分析“时移数据集”的新选项,并且在物体之间开始接触时,通过“有利时间视图(Time View Vantage )”来监测物体形态或动态的细微变化。在“有利时间视图( Time View Vantage )”中,X轴可能与某个“活动”相对应,这可以通过在Imaris中计算的任意参数的可衡量变化来定义(这里是指蓝色细胞和小胶质细胞之间的最短距离的变化 )。要在Imaris中进行这种分析,你需要使用“点”或“表面”(选择最能描述你图像的模型)来观测两种细胞类型,以确定研究哪一种类型 (重叠、接触或接近)对你的研究更有意义,并根据极限值来定义类别。然后,你需要将新“活动”定义为从一个类别到另一个类别的变化,并在“有利时间视图(Vantage Time View )”中观察你的结果。在这个示例中,表面是围绕着品红色和青色细胞来创建的。青色细胞一旦开始接触品红色细胞,它们的表面就会变成黄色。这个“时间视图”显示,在细胞开始接触的那段时间,青色细胞加速度的瞬时性提高。
The Imaris Learning Center hosts a wide range of tutorial videos, how-to articles and webinars to guide you through the many features of Imaris. We have provided some links below which will get you started on some of our most recent developments.