편집자 주 : 원래 게시찬드라 전기 및 컴퓨터 공학 가족
우리가 매일보고 상호 작용하는 모든 생물은 어딘가에서 단일 세포로 시작되었습니다. 새로운 연구 프로젝트는 유기체가 단일 세포에서 수조 개의 세포로 만들어진 복잡한 구조로 성장하는 방법에 대한 세계 구축 과정을 밝히는 것을 목표로합니다.
Shwetadwip Chowdhury, Austin의 파라오 카지노 대학교의 Chandra 가족 전기 및 컴퓨터 공학부 조교수는 복잡한 유기체가 어떻게 발전하는지 연구하기 위해 5 년 동안 18 백만 달러의 국립 보건원 보조금을 받았습니다. Chowdhury의 연구팀은 새로운 컴퓨터 광학 영상 기술을 개발함으로써 전례없는 척도에서 조직 및 기관이 형성되는 방법에 대한 3D 뷰, 형태 형성으로 알려진 과정을 포착하는 것을 목표로합니다.
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광학 이미징은 오랫동안 형태 형성과 같은 생물학적 과정을 연구하는 데 중요한 도구가되어 왔으며 연구자들은 놀라운 세부 사항으로 라이브 샘플을 시각화 할 수 있기 때문입니다. X- 레이 또는 MRI와 같은 다른 방법과 달리 광학 영상은 세포 내에서 세포 내 수준에서 생물학적 조직의 비 침습적 실시간 이미지를 포착 할 수 있습니다. 그러나 광학 이미징은 중요한 도전에 직면 해 있습니다. 생물학적 조직을 통과하여 생물 정보를 뒤흔들고 우리가 명확하게 볼 수있는 깊이를 제한 할 때 광 파라오 카지노. 공 초점 및 다중 산톤 현미경과 같은 심해 영상을위한 현재의 최첨단 광학 영상 기술은 광 파라오 카지노이 이미지를 가리기 전에 조직으로 약 1 밀리미터 만 침투 할 수 있습니다. 이것은 발달주기 동안 여러 규모의 성장을 겪는 유기체 발달에서 형태 형성을 연구하기위한 주요 장애물을 제기합니다.
흥미롭게도, 흩어진 빛이 혼란스럽고 무작위로 보이지만 실제로는 센티미터 규모의 거리에서 조직 별 정보를 인코딩합니다. 파라오 카지노 된 빛이 완전히 스케일이 풀릴 수 있다면, 크기의 더 깊은 이미징이 가능할 것입니다. 적응 형 광학과 같은 기술은 파면 형성 요소를 사용하여 파라오 카지노을 물리적으로 정확하게하여이를 악용하는 것을 목표로합니다. 그러나, 이들 요소들은 종종 조직-파라오 카지노을 완전히 바로 잡는 데 필요한 복잡성이 부족하여 3D 전체 조직 척도에서 조직 형태 형성을 시각화하기에 불충분 한 작은 뷰의 파라오 카지노 보정을 제한한다..
이를 극복하기 위해 Chowdhury의 연구팀은 파라오 카지노에 맞게 정확한 새로운 광학 이미징 기술을 개발하고 있습니다. 파라오 카지노의 계산 보정 (예를 들어, 역산 파라오 카지노)은 주로 컴퓨팅 전력에 대한 실제 제약에 의해 제한되며, 이는 지속적으로 개선되고 있습니다. 성공한다면,이 전략을 통해 팀은 전체 유기체 척도와 그 어느 때보 다 긴 깊이에서 이질적으로 파라오 카지노 된 조직을 시각화 할 수 있습니다. 이 접근법은 정교한 컴퓨터 모델과 최첨단 광학 하드웨어 설계를 결합하여 조명 파라오 카지노이 일반적으로 장벽이되는 도전적인 조건에서 고해상도, 대규모 필드 및 확장 된 심한 이미지를 재구성합니다..
"파라오 카지노 조직으로의 이미지를위한 우리의 전략은 계산 이미지 재구성 프레임 워크와 함께 이미징 하드웨어를 공동으로 설계하는 시너지 효과를 활용합니다." 팀의 학생.
Chowdhury의 연구팀은 이미 유망한 예비 결과를 달성했으며,이 접근법이 가능하다는 것을 시사합니다. 예를 들어, 4 학년 박사 학위 Siqi Yang 팀의 학생은 최근 3D 생물학적 샘플에 특정 패턴을 투사하여 샘플 별 파라오 카지노 정보를 원시 측정으로 인코딩 할 수있는 혁신적인 코드 조명 광학 시스템을 개발했습니다. 이러한 측정을 실험실에서 개발 한 계산 역산 파라오 카지노 재구성 알고리즘에 공급함으로써 파라오 카지노 효과를 수정하여 샘플의 형태 학적 구조를 3D 재구성 할 수 있습니다. 이 기술은 초기 단계 제브라 피쉬 배아를 시각화하기 위해 성공적으로 적용되었습니다.
Chowdhury의 연구팀은 이제이 방법의 한계를 추진하고 있습니다. Jeongsoo Kim, 3 학년 박사 학위 팀의 학생은 다양한 크기와 파라오 카지노 강도의 캘리브레이션 된 파라오 카지노 샘플을 이미징하고 있으며, 3D 미묘한 스케일 기능으로 인쇄됩니다. Kim은 파라오 카지노 측정에서 이들 샘플의 3D 구조 프로파일을 재구성하고 알려진 인쇄 된 분포와 비교함으로써 다양한 파라오 카지노 특성을 갖는 광범위한 샘플에 걸쳐 재구성 정확도를 최적화하는 역산 파라오 카지노 전략을 고안하고있다. 이러한 통찰력은 C. el
"샘플의 파라오 카지노 복잡성을 기반으로 이미지 재구성 방법을 조정하면 이미징 효율과 정확성이 향상되어 파라오 카지노 된 생물 조직에 더 나은 이미징 기능을 가능하게합니다."
Chowdhury의 연구팀은이 방법을 영상 조직 형태 형성의 어려운 과제에 적용하는 데 중점을 둘 것입니다. 이 연구는 과학자들을위한 새로운 문을 열어야하며 언젠가는 조직이 어떻게 질병에 발달하고, 재생하고, 반응하는지에 대한 더 깊은 이해를 제공함으로써 기본 과학 및 의학 연구로 이어질 수 있습니다..
