Сегодня - 18.09.2019

Сибирские ученые придумали, как быстро и просто анализировать форму клеток эпидермиса листьев у растений

15 мая 2019

Сотрудники ФИЦ «Институт цитологии и генетики СО РАН» совместно с коллегами из Института систем информатики им. А. П. Ершова СО РАН и Новосибирского государственного университета разработали программу LSM-W2, которая позволяет извлекать данные о морфологии поверхности листа из изображений, полученных с применением лазерного сканирующего микроскопа. С ее помощью можно обработать большой массив информации в сжатые сроки и на менее мощном компьютере. В перспективе предложенный подход можно использовать при оценке новых сортов растений для сельского хозяйства. Статья о разработке опубликована в журнале BMC Systems Biology.

«Для того чтобы понимать фундаментальные механизмы, которые лежат в основе самоорганизации клеток в сложные структуры, исследователям важно дифференцировать типы клеток, видеть этот процесс в динамике, — объясняет один из авторов статьи научный сотрудник ФИЦ ИЦиГ СО РАН кандидат биологических наук Алексей Владимирович Дорошков. — Существует множество модельных объектов, на которых можно одновременно наблюдать последовательность стадий развития органов. Например, у злаковых растений листья длительное время находятся в состоянии стационарного роста. Что это значит? Получается, что кончик листа уже содержит зрелые основные и специализированные клетки, сформировавшие так называемый паттерн (рисунок, закономерность их расположения), в то время как в нижней части всё еще происходит образование новых клеток: здесь они еще не знают, какую функцию будут выполнять в ткани, идет процесс определения клеточной судьбы».
 
Данные о клетках собираются с помощью лазерного сканирующего микроскопа: он делает протяженный цифровой 3D-скан размером порядка нескольких сантиметров с разрешением менее одного микрона на один пиксел. Изображение содержит несколько оптических срезов, что дает исследователям возможность реконструировать трехмерную модель объекта. Получаются достаточно объемные файлы: фрагмент листа размером несколько миллиметров, отсканированный с высоким разрешением, весит примерно 10 Гб. Однако иногда для работы ученым нужны определенные клетки, а не вся информация из скана. Например, требуются данные о том, какие события, с какими клетками эпидермиса и с какой частотой происходили в процессе развития. 
 
«Если человек вручную будет измерять это и считать, то он нескоро закончит, — говорит Алексей Дорошков, — нам нужно упрощать задачу: осуществлять автоматическую предобработку изображений. Алгоритм, который лег в основу программы, связан со структурированием множественных сканов. Микроскоп за единицу времени делает один маленький, условно говоря, “кубик”, он может сделать несколько таких “кубиков” вдоль изучаемого органа. Обработать полученные таким образом данные — масштабная задача: надо правильно расположить фрагменты, убрать шумы и выделить необходимый клеточный слой, который может быть произвольной формы».
 
Клеточный паттерн эпидермиса листа пшеницы в зоне роста. Рисунок D: Ручная разметка клеточных рядов Рисунок E: Классификация клеток на основе данных об их морфологии Рисунок F: Анализ главных компонентов для векторов данных о форме клеток. Цвета клеток на рисунке E и точек на рисунке F соответствуют друг другу
     Клеточный паттерн эпидермиса листа пшеницы в зоне роста.
     Рисунок D: Ручная разметка клеточных рядов
     Рисунок E: Классификация клеток на основе данных об их морфологии
     Рисунок F: Анализ главных компонентов для векторов данных о форме клеток. Цвета клеток на рисунке E и точек на рисунке F  соответствуют друг другу
 
«Программа интересна тем, что помогает автоматизировать процесс получения данных о форме и взаимном расположении клеток, которые нужны для верификации моделей морфодинамики тканей растений, — рассказывает научный сотрудник ФИЦ ИЦиГ СО РАН кандидат биологических наук Ульяна Станиславовна Зубаирова. — Непосредственно разработкой программы занимался Павел Юрьевич Верман в рамках своей магистерской диссертации под моим руководством. Сейчас работу над этой программой продолжает другая студентка — Евгения Анатольевна Пащенко».
 
Созданный коллективом авторов плагин позволяет перейти от трехмерной реконструкции к двухмерной структурной модели ткани, при этом он распознает нужные исследователям слои и клетки и визуализирует только их. Таким образом, с одной стороны, структурируется нужная информация, а с другой — уменьшается размер файлов, а значит, и необходимость в мощных вычислительных ресурсах. «При сегментации двухмерной поверхности иногда есть возможность сделать аппроксимацию (приближение. — Прим. ред.) нескольких соседних пикселов по высоте, чтобы улучшить качество изображения, подавить шумы и получить четкую двухмерную картинку», — объясняет Алексей Дорошков.
 
Эта разработка в перспективе полезна в сельском хозяйстве при отборе линий растений, устойчивых к тем или иным условиям. Например, чтобы выявить влияние внешних условий на разные типы клеток и разные органы при оценке разных генотипов растений. «Можно собрать образцы листьев и проанализировать их клеточную архитектуру, а затем понять, нарушения какого типа у них произошли и в каком количестве, определить потенциально устойчивый генотип, который формировал вегетативную массу наиболее эффективно», — объясняет Алексей Дорошков.
 
Исследователи уже использовали плагин при изучении воздействия моделированного холодового стресса на рост злаковых растений. В частности, удалось выяснить, что при пониженной температуре с ошибками идет морфогенез комплекса устьиц (пор на поверхности листа, через которые происходит испарение воды и газообмен. — Прим. ред.). При длительном воздействии холода у листа нарушается фотосинтез, и, соответственно, страдает продуктивность сельскохозяйственной культуры. «В этом случае мы работаем не с финальной продуктивностью растения, а с механизмом, — объясняет Алексей Дорошков. — Соответственно, знаем, какой процесс затронут, и можем пытаться на него повлиять. Механизмы при этом могут быть разные». 
 
Одним из соавторов статьи стала студентка Новосибирского государственного университета Алина Сергеевна Ельсукова. Некоторые работы в рамках этого проекта она сделала еще в 11-м классе: в частности, в статью вошла с существенными доработками одна из иллюстраций школьного проекта. «Такие случаи позволяют ощутить, что ты растешь вместе со своим проектом, и то, что делаешь для первых этапов, затем становится частью чего-то большего, — сказала Алина Ельсукова. — Когда ты видишь, что твой проект — это вклад в твое будущее развитие, появляется мотивация работать дальше, придумывать новые идеи». 
 
Юлия Позднякова
 
Иллюстрация предоставлена Алексеем Дорошковым
 
Ваша оценка: Нет Средняя: 5 (1 vote)
Поделись с друзьями: 
 

comments powered by HyperComments

Система Orphus