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IMARIS-細胞結構生物顯微影像分析軟體
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IMARIS-細胞結構生物顯微影像分析軟體

謝昌煥 


 

引言

學習、記憶、思考─ 人類的大腦無疑是最有趣、最複雜的器官之一。而在生物科技發展神速的今天,我們幾乎可以斷言,在下一個世紀研究大腦的運作機制,主要是根據區域弁鉦z論 (根據外科手術證實,大腦可以依照它的弁鉞e分成不同的區域),還是整體弁鉦z論 (進行一個簡單動作時,例如看、聽、說時,大腦釵h區域都參與工作)。尤其是有關於學習、記憶及心智發展的研究,將是下一階段生命科學最重要的研究課題 [1,2]。而細胞結構生物顯微影像技術,例如國內大型教學醫院引進,非侵害性 (non-invasive) 醫學影像偵測的,弁鄔坋硅浀@振造影機 (functional Magnetic Resonance Image, fMRI) 及正子放射斷層 (positron emission tomography, PET) 掃瞄機,就是探索這一片神秘天地的分析利器。除了核磁共振造影與正子放射斷層掃瞄之外,利用超音波 (ultrasound)、X 光電腦斷層 (computed tomography of x-ray, CT) 掃瞄等技術取得生物影像進行臨床診斷,在醫學影像臨床診斷的領域中有釵h劃時代的卓越貢獻。由此可知生物影像品質的重要性,而生物影像分析軟體工具的重要性同理可知。國家高速電腦中心鑑於電腦輔助生物顯微影像分析的快速發展,將對於相關學術領域,例如計算神經科學 (Computational Neuroscience)、計算解剖學 (Computational Anatomy)、以及發生學 (Development)、形態學 (Morphology) 等,有相當大的影響 [3,4]。同時在醫學應

用上,可以幫助臨床醫學診斷,分析腫瘤的形態,進行定量分析測量其體積大小。因此在今年特別引進一套,細胞結構生物顯微影像分析軟體 ─ IMARIS [5],提供國內相關研究工作人員高品質的電腦計算資源,進行生物影像的分析處理。

導論

自從三百多年前 虎克 (Robert Hooke, 1635~1703) 使用顯微鏡觀察軟木塞的蜂窩組織細微結構,並且命名為細胞 (Cell) 之後,探索生物細微結構的影像分析,一直是生物學家重要的活動之一。隨著顯微鏡技術的進步,解析度涵誘F由光學顯微鏡的微米 (mm, 10-6m),到電子顯微鏡的奈米 (nm, 10-9m) 範圍。然而由於光同時存在有粒子性與波動性二種物理特性,而其波動性的繞射特性,造成了我們選擇使用的觀測波長反映瞭解析度 (波長愈短,解析能力愈高),換句話說,也就是限制了我們「看」清楚一個物體的最小尺寸。在這種先天條件的限制之下,選擇短波長為光源的電子顯微鏡,可以讓我們看到最細微的生物細胞結構。但是使用電子顯微鏡時,細胞必需經過切片等侵害性的處理過程,不符合我們希望在比較接近正常生理條件下觀測生物細胞的要求,因此觀察生物細胞時我們還是較傾向於使用光學顯微鏡。近年來共軛焦光學顯微鏡 (confocal microscope) 的發展,可以讓我們觀察到細胞的深層結構,而不再停留於僅僅是觀察細胞的表層組織而已。因此細胞結構生物學家可以定量地進行胞器三度空間積體的測量,同時也可以觀察胞器與胞器之間,空間分佈以及結構與弁鄋疑鰜Y。然而受制於光學顯微鏡先天的限制,影響到對細胞結構的解析能力,取得的生物影像有時會模糊不清。所以藉助電腦的計算能力,以數學分析的演算方法,求得細胞結構的清晰影像,將成為細胞結構生物學家進行研究重要的輔助工具之一。接下來我將就細胞結構生物顯微影像分析軟體 IMARIS 的弁遄A做一個簡單的說明。同時說明如何與高速電腦中心進行遠距離連線使用這一套應用軟體。

IMARIS 軟體介紹

IMARIS 軟體及其模組是一套分析生物細胞、器官、組織的顯微影像分析軟體,處理和分析光學顯微鏡所得到的顯微影像,例如可以分析神經細胞成長、神經系統連結的情形,進行神經發生學的研究。腦神經發展的研究,將有助於我們瞭解學習、記憶等重要的腦部弁遄C也可以進行胞器的重組,建構三度空間的立體結構,大範圍的影像建立,甚至可能建立大腦的結構─虛擬大腦 (virtual brain),在裡面進行虛擬航行 (navigation)。應用在病理組織切片上,可以判斷腫瘤的大小及形態,進行醫療診斷。在學術界適用於神經生物學、細胞生物學、發生學、分子生物技術、醫學影像、生理學各學門,配合虛擬實境 (Virtual Reality) 進行解剖學教學等需求。在醫學應用上,可以幫助臨床醫學診斷,分析腫瘤的形態及大小。生物技術產業上,可以進行生物晶片結果分析,例如 DNA 晶片結果的螢光花樣 (pattern) 辨認,可以做為刑事或血緣 DNA 的判定、個人的識別、新藥的開發、感染性疾病的診斷等用途。

各模組功能如下:

IMARIS:弁鈺j大、互動性高的生物影像觀測軟體,可以讀取多種生物結構顯微影像的檔案格式 (註一),同時也讀取取得影像時顯微鏡設定的各項參數。根據實驗所得的影像品質,可以進行背景雜訊 (noise) 的去除,或是其它的影像處理,取得高品質的細胞結構顯微影像。處理後的影像可以有多種視覺效果的表現方式,甚至於可以完成動畫的製作。將可以提供細胞尺度 (微米,mm,10-6m) 的高解析度顯微影像,進行學術研究,或是生物醫學應用。


 

HUYGENS:

提供強大的去纏繞 (deconvolution) 計算法,可以去除影像模糊不清的部份,提高影像的解析度。根據光學的成像原理,物體 (把它看成單一光點) 經過顯微鏡鏡頭成像,受到入射波長及成像距離及鏡頭的折射率影響最大。因此要辨別出二個物體,受到了 Rayleigh 準則 [6] (註二) 的限制。Huygens 便是取得實驗的,波長、折射率、鏡頭孔徑 (numerical aperture)、針孔 (pinhole) 大小等參數,經由點擴散函數 (point spread function, PSF) 的數學計算方法,回復物體的原始大小及位置。

 

 

 

 



 

NEURON TRACER:

神經細胞基本結構分析工具,可以顯示神經細胞的三度空間立體結構,分析軸突、樹突 (dendrite) 的端點有多少個,分支點的數目有多少,每一節有多長、半徑有多少,等等的拓樸分析。分支狀況又可以細分為一級分支、二級分支、三級分支等的詳細統計分析。做為分析神經網路連結;神經細胞發育等弁鄋漱u具軟體。


 

 

 

 


 

 

 

 

 

COLOCALIZATION:

藉由免疫螢光的技術,我們可以得到特定蛋白質在三度空間分佈的螢光顯微影像,因此提供我們同時觀察多種蛋白質的機會,而這些蛋白質出現在同一區域時,例如抗體與抗原的結合,我們要如何分析呢?這個模組可以幫助我們進行多種螢光基團在細胞內同一區域的分佈,及定量的統計分析。用來分析受體與配位體 (ligand) 結合的情形,換句話說,可以分析多種蛋白質的空間分佈,同一組織中蛋白質分佈比例等。實際應用上可以觀察藥物進入細胞後的分佈情形,例如抗癌藥物如何到達特定細胞位置的藥物遞送 (drug delivery) 的問題。

 


 

AUTOALIGNER:

組織連續切片後得到的一系列光學、或是電子顯微鏡的照片,往往會發生無法對齊的困擾。這個模組就是提供自動對準弁遄A重新建構胞器的三度空間立體結構。

 

 

DEPTH ANALYSIS:

實驗所取得的生物體三度空間立體圖像中,可以使用任意的曲線選擇重要的部份,進行三度空間的立體結構重建,進行結構測量分析。而在臨床醫學的診斷上器官組織的形狀、大小的改變往往與疾病有關 (圖十五)。

 

 

 

 

 

<圖十五>

 

VOXELSHOP PRO:

立體圖像是由體素 (voxel) 集合而成,本模組可以將特徵相同的體素,例如亮度在某個強度範圍之內,體積在某個範圍之內歸屬於同一物件 (object),並對這些物件進行分類等的定量分析。


連線使用

(1) 如果是 Unix 工作站,可以以下列方式連線

xhost +

telnet sufi.nchc.gov.tw

輸入帳號及密碼,進入主機後再執行setenv DISPLAY 你的電腦的 IP:0.0 ------(主機螢幕反映到你的電腦螢幕)

toolchest & ------ (開啟按鈕表單)表單出現後,打開 Find 之下的 Bitplane 就可以看到 IMARIS 等軟體模組,連點兩二下就可以執行 imaris3 了。Huygens2 在 Find 之下的 Aplications 表單內。

(2) 如果是個人電腦連線

你的電腦需要安裝支援 OpenGL 語言的 X 視窗模擬軟體,例如 Exceed。連線後與 Unix 工作站相同。

附註一:使用指令 imaris 3, huygens 2 也可以啟用應用軟體。

附註二:SGI 工作站可以使用全部模組,但個人電腦目前只有 imaris 3 及 huygens 2 二個模組可以遠距離連線使用。

附註三:影像處理傳輸需要大頻寬網路,因此遠距離使用會有畫面延遲情形。


註一:IMARIS 可讀取下列顯微鏡的圖形檔案格式

Zeiss: LSM510, LSM410, LSM310

Leica: TCS-NT, Series

Biorad: MRC1024, MCR600O

lympus: FluoView

Universal Imaging: MetaMorph

以及 TIFF series、SGI 的圖形檔案格式

註二:Rayleigh 準則,二個光點可以分辨的條件是,第一個光點的繞射圖譜的第一個極小值,不可以在落在第二個光點的繞射圖譜的中央極大值之內。


誌謝

感謝清華大學江安世教授,及 Bitplane AG 軟體公司授權同意使用實驗影像及圖片。(本文作者現任國家高速電腦中心副研究員)

參考資料

 1. Posner, M.I. & M.E. Raichle (1994) "Images of Mind?Scientific American Library.

 2. Snyder, S.H. etc. (1995) "Triumph of Discovery?Henry Holt Co., Inc. 

3. Ellisman, M. etc. (1999) "Making headway in computational neuroscience?enVision 15(4) 2~3. 

4. Holmes, C. etc. (1999) "Algorithms and codes for refining and linking brain data?enVision 15(4) 4~5. 

5. http://www.bitplant.ch Bitplane AG. 

6. Campbell, I.D. & R.A. Dwek (1984) "Bbiological Spectroscopy?the Benjamin/Cummings Publishing Company Inc.

  

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