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細胞運動は胎発生、創傷治療、癌細胞の浸潤・転移などの様々な場面で見られる基本的な生命現象の1つである。その過程において、最も重要な役割を担うのがアクチン細胞骨格系であり、その表現系はRhoファミリーGタンパク質やイノシトールリン脂質によって制御されていることが知られている。近年、蛍光プローブを用いたライブセルイメージング技術の発展により、生きた細胞内でこれらの分子の活性や局在の動的変化を可視化し画像情報として取得することが可能となってきた。しかし、細胞運動の仕組みをシステムとして理解するためには、さらに一歩進んだ画像情報からの特徴量抽出やそれらの知見に基づく数理モデリングが必要となる。本チュートリアルでは、演者が開発した蛍光イメージングから細胞輪郭の動的変化を追跡する画像解析アルゴリズムを紹介しつつ、自発的な細胞運動の分子レベルでの仕組みについて議論したいと考えている。また今回紹介する解析手法はすべて画像解析ソフトウェアMetamophと数値解析ソフトウェアMATLABを組み合わせて作成したものである。近年、細胞生物学の解析ツールとしてMATLABを用いた研究が多く報告されはじめている。この点を考慮して、MATLABを用いた画像解析、または数値解析のチュートリアルも時間の許す限り行いたいと考えている。本チュートリアルがライブセルイメージングの定量化にこれから取り組もうと考えているみなさんの参考になれば幸いである。 | 細胞運動は胎発生、創傷治療、癌細胞の浸潤・転移などの様々な場面で見られる基本的な生命現象の1つである。その過程において、最も重要な役割を担うのがアクチン細胞骨格系であり、その表現系はRhoファミリーGタンパク質やイノシトールリン脂質によって制御されていることが知られている。近年、蛍光プローブを用いたライブセルイメージング技術の発展により、生きた細胞内でこれらの分子の活性や局在の動的変化を可視化し画像情報として取得することが可能となってきた。しかし、細胞運動の仕組みをシステムとして理解するためには、さらに一歩進んだ画像情報からの特徴量抽出やそれらの知見に基づく数理モデリングが必要となる。本チュートリアルでは、演者が開発した蛍光イメージングから細胞輪郭の動的変化を追跡する画像解析アルゴリズムを紹介しつつ、自発的な細胞運動の分子レベルでの仕組みについて議論したいと考えている。また今回紹介する解析手法はすべて画像解析ソフトウェアMetamophと数値解析ソフトウェアMATLABを組み合わせて作成したものである。近年、細胞生物学の解析ツールとしてMATLABを用いた研究が多く報告されはじめている。この点を考慮して、MATLABを用いた画像解析、または数値解析のチュートリアルも時間の許す限り行いたいと考えている。本チュートリアルがライブセルイメージングの定量化にこれから取り組もうと考えているみなさんの参考になれば幸いである。 | ||
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+ | Nat Rev Mol Cell Biol. 2011 Oct 21;12(11):749-56. doi: 10.1038/nrm3212.[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22016058]<br> | ||
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Latest revision as of 11:16, 11 December 2011
第四回年会 チュートリアル
アドバンスト画像解析: 細胞の動きを見る・測る・分類する
- 講演者: 国田 勝行
細胞運動は胎発生、創傷治療、癌細胞の浸潤・転移などの様々な場面で見られる基本的な生命現象の1つである。その過程において、最も重要な役割を担うのがアクチン細胞骨格系であり、その表現系はRhoファミリーGタンパク質やイノシトールリン脂質によって制御されていることが知られている。近年、蛍光プローブを用いたライブセルイメージング技術の発展により、生きた細胞内でこれらの分子の活性や局在の動的変化を可視化し画像情報として取得することが可能となってきた。しかし、細胞運動の仕組みをシステムとして理解するためには、さらに一歩進んだ画像情報からの特徴量抽出やそれらの知見に基づく数理モデリングが必要となる。本チュートリアルでは、演者が開発した蛍光イメージングから細胞輪郭の動的変化を追跡する画像解析アルゴリズムを紹介しつつ、自発的な細胞運動の分子レベルでの仕組みについて議論したいと考えている。また今回紹介する解析手法はすべて画像解析ソフトウェアMetamophと数値解析ソフトウェアMATLABを組み合わせて作成したものである。近年、細胞生物学の解析ツールとしてMATLABを用いた研究が多く報告されはじめている。この点を考慮して、MATLABを用いた画像解析、または数値解析のチュートリアルも時間の許す限り行いたいと考えている。本チュートリアルがライブセルイメージングの定量化にこれから取り組もうと考えているみなさんの参考になれば幸いである。
References
1. Welch CM, Elliott H, Danuser G, Hahn KM.
Imaging the coordination of multiple signalling activities in living cells.
Nat Rev Mol Cell Biol. 2011 Oct 21;12(11):749-56. doi: 10.1038/nrm3212.[1]
2. Tsukada Y, Aoki K, Nakamura T, Sakumura Y, Matsuda M, Ishii S.
Quantification of local morphodynamics and local GTPase activity by edge evolution tracking.
PLoS Comput Biol. 2008 Nov;4(11):e1000223. Epub 2008 Nov 14.[2]
3. Machacek M, Danuser G.
Morphodynamic profiling of protrusion phenotypes. Biophys J. 2006 Feb 15;90(4):1439-52. Epub 2005 Dec 2.
[3]
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