LobeFinder: алгоритм для анализа формы растительных клеток

Исследователи из Университета Пердью разработали алгоритм LobeFinder, который количественно анализирует изменения формы клеток эпидермиса листьев (палисадных клеток), напоминающих кусочки пазла. Это даёт представление о процессах, контролирующих размер листьев и урожайность сельскохозяйственных культур.

Проблема субъективной оценки

• Изменения формы этих клеток ранее оценивались вручную и субъективно — исследователь визуально анализировал изображение.
• Это приводило к высокой вариабельности данных: где один эксперт видел выступ (лоб), другой мог его не заметить.

Как работает LobeFinder

• Алгоритм использует координаты (x-y) границы клетки.
• Он применяет к изображению «выпуклую оболочку» (как «резинку, натянутую вокруг» клетки).
• LobeFinder идентифицирует лобы (выступы) в точках, где граница клетки соприкасается с этой «резинкой», анализируя глубину соседних впадин.
• Инструмент строит графики поведения клеток за секунды, стандартизируя данные.

Значение для науки

• Клетки — строительные блоки тканей и органов. Их количество, размер и форма контролируют размер, форму и механические свойства листьев.
• Понимание того, как клетки меняют форму, позволяет связать процессы на уровне белков и клеток с характеристиками целого растения, такими как площадь листа и урожайность.
• LobeFinder может помочь выявить причинно-следственные связи между изменением формы клеток и химическими сигналами внутри них.

Широкое применение

• Хотя алгоритм создан для растительных клеток, его можно адаптировать для измерения изменений границ других сложных объектов: нейронов, опухолей, береговых линий или ледников.

Будущее развитие

• LobeFinder рассматривается как один из инструментов для автоматического фенотипирования — измерения наблюдаемых характеристик организма на клеточном уровне.
• Команда работает над модификацией алгоритма для анализа изменений формы в популяциях клеток.

Исследование опубликовано в журнале Plant Physiology 10 июня.