VNC-Dist: полуавтоматизированный конвейер на основе машинного обучения для количественной оценки положения нейронов в вентральном нервном тяжe C. elegans

Вентральный нервный тяж (VNC) C. elegans представляет собой генетически удобную модель для изучения механизмов развития, участвующих в позиционировании и организации нейронов. В VNC недавно вылупившихся личинок содержится 22 мотонейрона, организованных в три distinct класса (DD, DA и DB), для которых характерны стабильные положение и расположение. Эта организация формируется благодаря действию нескольких сходящихся генетических путей, которые остаются недостаточно изученными. Для более глубокого понимания этих путей необходимы точные и эффективные методы количественной оценки положения тел мотонейронов в больших наборах микроскопических данных. В настоящей работе представлен VNC-Dist (Ventral Nerve Cord Distances) — программный инструментарий, заменяющий ручные измерения более быстрым и точным компьютеризированным подходом, сочетающим машинное обучение и другие инструменты для количественной оценки положения тел нейронов в VNC. Конвейер VNC-Dist включает несколько компонентов: ручную локализацию тел нейронов с использованием инструмента Multipoint в Fiji, сегментацию червей на основе глубокого обучения с помощью модифицированной модели Segment Anything Model (SAM), точные измерения расстояний между нейронами вдоль VNC на основе сплайнов, а также встроенные инструменты для статистического анализа и построения графиков. Чтобы продемонстрировать надежность и универсальность VNC-Dist, мы применили его к нескольким генетическим мутантам, которые, как известно, нарушают позиционирование нейронов в VNC. Этот инструментарий обеспечит пакетный сбор и анализ больших наборов данных для различных генотипов, способствуя дальнейшему изучению клеточных и молекулярных механизмов, регулирующих позиционирование и организацию нейронов в VNC.