A Quantitative Method for Microtubule Analysis in Fluorescence Images

Abstract

Microtubule analysis is of significant value for a better understanding of normal and pathological cellular processes. Although immunofluorescence microscopic techniques have proven useful in the study of microtubules, comparative results commonly rely on a descriptive and subjective visual analysis. We developed an objective and quantitative method based on image processing and analysis of fluorescently labeled microtubular patterns in cultured cells. We used a multi-parameter approach by analyzing four quantifiable characteristics to compose our quantitative feature set. Then we interpreted specific changes in the parameters and revealed the contribution of each feature set using principal component analysis. In addition, we verified that different treatment groups could be clearly discriminated using principal components of the multi-parameter model. High predictive accuracy of four commonly used multi-classification methods confirmed our method. These results demonstrated the effectiveness and efficiency of our method in the analysis of microtubules in fluorescence images. Application of the analytical methods presented here provides information concerning the organization and modification of microtubules, and could aid in the further understanding of structural and functional aspects of microtubules under normal and pathological conditions.

Classificação de imagens de fluorescência do citoesqueleto através de técnicas em processamento de imagens

“…A identificação de organelas sub-celulares é importante, por exemplo para caracterizar Lan et al (2015) usa análise de textura e quatro métodos distintos: histogramas de nível de cinza (GLHs), uma matriz de coocorrência de nível de cinza (GLCM), Número de Euler (EN) e pacote wavelet para análise de energia (WPEA), combinados com Principal Components Analysis (PCA) para descobrir se o processo celular é normal ou patológico baseado na análise de microtúbulos.…”

“…2D Hela está em escala de tons de cinza e FDIG Olympus está em formato de cor (RGB). O 2D Hela é intuitivamente fácil de entender a partir da perspectiva do processamento de imagens, este conjunto de dados é bem conhecido e usado (por exemplo, Lan et al (2015)), em contraste com o banco de dados da FDIG Olympus. O FDIG Olympus é um formato maior e colorido, mas mistura diferentes componentes do citoesqueleto como um núcleo celular, redes mitocôndrias e outros, o que significa um desafio para o nosso trabalho para compreendê-los.…”