大脑问题是科学家们一直在争论的三个特定物种人脑中有着目前无法测量的信息量,是最复杂的计算设备,有大约860亿个神经元理解这种复杂性是一项艰巨的任务,而要取得进展,就需要技术来解决复杂的、复杂的交互作用问题想象是对神经科学的重新思考
Johann Danzl的团队在ISTA Abigleapinimagingrainactivity开发的新想象和虚拟结构技术,以及最新的LIONESS——LiveInformation Optimized Nanoscopy EnablingSaturatedSegmentationLIONESS是一种通过全面的空间解决方案对活体脑组织进行成像、重建和分析的流水线
首席作者PhilippVelicky说:“有了LIONESS,第一次就可以实现全面、密集的脑组织构建。通过多次想象这个问题,LIONESS可以让我们在训练过程中观察和测量细胞生物学的动态。”“输出是在三维重建细胞排列的图像,时间在第四维度,因为样本可以在分钟、小时或天内成像,”headds
使用LIONESS神经科学家扫描活体组织的图像,并在不损坏活体样本的情况下实现高分辨率3D图像
协作和AI密钥
LIONESS的强度在于改进的方法,以及在深度学习(人工智能的一种方法)的两个级别中,它构成了核心:第一个增强了图像质量,这些条件识别了致密神经环境中不同的细胞结构
管道工程是丹麦集团、Bickelgroup、Jonasgroup、Novaringroup和ISTA的科学服务单位以及国际合作者之间合作的结果STA的JohannDanzl说:“我们的方法是组建一组具有跨学科界限的独特组合专家的动态科学家,他们共同努力,在脑组织分析方面实现技术进步。”
超越粪便
以前的研究表明,使用电子显微镜可以测量脑组织的结构该方法将样本基成像为与电子的相互作用尽管电子显微镜能够以纳米级(家族级)的分辨率拍摄图像,但它需要将样本固定在一种生物状态下,这需要进行物理分析才能获得3D信息因此,无法获得动态信息
另一种以前已知的光学显微镜技术允许通过“光学”而非物理的方式来保存存储系统和记录问题体积然而,LightMicroscopy通过用于生成图像的光波的所有特性,完全阻碍了二硝基的溶解能力它的最佳解决方案是几百纳米,许多碳颗粒可以捕获脑组织中重要的细胞尾部
使用超分辨率LightMicroscopy科学家可以突破这一分辨率障碍该领域最近的工作被称为SUSHI(超分辨率阴影成像),展示了将染料分子应用于空间的边界细胞,并应用诺贝尔奖获得者的超分辨率技术STED(刺激发射损耗)显微镜,展示了所有细胞结构的超分辨率阴影,从而解决了这个问题然而,不可能用与大脑组织复杂的3D结构相匹配的分辨率增强来成像大脑组织的全部旋转这是因为不断增加的分辨率也意味着样本上的大量图像,这可能会破坏“自由”的结果,从而引发问题
这是LIONESS的项目,根据作者的说法,该项目是为“快速和成熟”的想象条件而开发的,因此需要活样本这项技术提供了各向同性的超分辨率,这意味着它在所有空间维度上都很好,从而可以在三维纳米级的解决方案中实现组织细胞成分的均匀化
LIONESS收集的样本中的所有信息都是在制作步骤中根据需要进行的接下来是第一个深度学习步骤,即在名为“图像恢复”的过程中提供有关问题结构的附加条件信息通过这种创新的方式,它实现了大约130纳米的分辨率,同时在实时范围内为大脑组织的想象提供了足够的空间这些步骤加在一起,是第二个复制步骤,这两个步骤是一个极其复杂的数据集,并识别出了人工智能中的神经结构
归位
“这种跨学科的方法使我们能够打破对生活系统的能量和光暴露的双重限制,获得复杂的3D数据,并将问题的细胞体系结构与分子和功能测量相结合,”Danzl说
对于虚拟结构,DanzlandVelickyte与可视化计算专家合作:ISTA的Bickel小组和哈佛大学的HanspeterPfister小组,他们在ISTA的图像分析人员和科学家ChristophSommer的进一步支持下,为他们的自动分割(自动识别组织中细胞结构的过程)和可视化做出了贡献重点介绍了来自爱丁堡、柏林和ISTA的神经科学家和化学人员的选择性标记策略因此,桥接函数测量是可能的e研究细胞结构与改善神经回路中的生物信号活性这是通过想象细胞内钙离子的含量,并在ISTA下与Jonas组合作测量细胞的电活性来完成的Novarino组对人类大脑有机质有贡献,通常被称为大脑管理,以促进大脑发育该报告的作者或下属得到了ISTA顶级非科学服务单位的初步专家支持
大脑结构和活动是高度动态的;它的结构与大脑的性能和学习任务相结合降雨的这一方面被称为“可塑性”。因此,观察降雨基本结构的变化对于解开其可塑性的秘密至关重要在ISTA上开发的新工具展示了通过展示细胞的长度来理解脑组织的功能和结构,以及潜在的组织功能
来源:
Materials provided by
Institute of Science and Technology Austria.
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参考:
2024-01-23
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