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Um novo pipeline computacional para analisar dados de imagens tridimensionais pode ajudar os biólogos a ver com mais precisão e rapidez como as células nas folhas de uma planta respondem ao ambiente e identificar plantas que usam a água com mais eficiência, de acordo com os pesquisadores.
Uma equipe de cientistas da computação e biólogos da Penn State desenvolveu um modelo de imagem 3D para estudar como pequenas estruturas chamadas células guarda estomáticas, que estão envolvidas na fotossíntese e transpiração das plantas, interagem com as células vizinhas quando passam por mudanças físicas. O modelo é mais eficiente e preciso do que os métodos existentes de análise de geometria e mecânica celular, e os pesquisadores descobriram que as células-guarda se comportavam de maneiras inesperadas. A pesquisa ajudará os biólogos a realizar experimentos com mais eficiência e identificar plantas, incluindo importantes culturas agrícolas, que podem se adaptar melhor às mudanças climáticas.
“Atualmente, os especialistas levam de cinco a oito horas para rotular manualmente apenas as células-guarda em um único conjunto de imagens 3D”, disse Dolzodmaa Davaasuren, candidato a doutorado na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Penn State, que liderou o desenvolvimento do pipeline. “Nossa equipe queria automatizar processos para que pudéssemos estudar mais imagens.”
Os pesquisadores construíram e testaram seu oleoduto usando a planta modelo Arabidopsis thaliana, comumente conhecida como agrião. Eles usaram um microscópio confocal especializado para obter imagens 3D de células-guarda nas folhas da planta. As células-guarda cercam os poros estomáticos e regulam a quantidade de dióxido de carbono e vapor de água que passam pelos poros. A equipe coletou imagens antes e depois da ablação, ou usando um feixe de laser para fazer furos nas células vizinhas que tocavam as células-guarda para ver como o volume estomático mudava.
Os cientistas usaram o modelo de segmentação 3D U-Net como base para seu modelo, que eles chamaram de 3D CellNet, e adicionaram um codificador que preserva melhor as informações espaciais. Eles também adicionaram um módulo de atenção, que diz ao modelo para se concentrar em partes específicas da imagem 3D. Nesse caso, eles disseram ao módulo para se concentrar nas minúsculas celas de guarda. Os pesquisadores usaram apenas cinco imagens 3D rotuladas manualmente para treinar seu modelo. Outras etapas de processamento de imagem foram realizadas no pipeline para medir as formas das células-guarda.
A equipe descobriu que seu novo pipeline rotulou imagens e mediu volumes de células com mais rapidez e precisão do que biólogos celulares treinados. Eles também descobriram que a segmentação 3D CellNet superou o modelo base no qual foi construído, além de dois modelos 2D adicionais. Eles relataram suas descobertas no jornal Padrões.
“Do ponto de vista da ciência da computação, esta é a primeira vez que podemos usar uma máquina treinada com um número limitado de exemplos rotulados para obter imagens 3D altamente precisas em uma situação tão exigente”, disse James Wang, distinto professor de ciências da informação e tecnologia e estudo co-autor. “Se você pensar em imagens médicas, mesmo que tenham problemas 3D semelhantes, eles não têm o desafio de olhar mais fundo em uma amostra onde a imagem se torna mais difusa por causa da dispersão de luz. Quanto mais fundo você for, mais dispersão de luz terá , e quanta dispersão de luz não está bem definida. É um desafio técnico com o qual devemos lidar, e nossa pesquisa é um dos primeiros passos para resolver o problema com sucesso.”
Usando esse novo canal para segmentar e medir o volume celular após a ablação, a equipe descobriu que as células-guarda responderam a estímulos externos de maneira diferente do esperado. Os pesquisadores pensaram que o volume das células-guarda aumentaria e faria com que os poros se abrissem se eles diminuíssem a pressão ao lado das células-guarda por meio da ablação das células vizinhas flanqueadoras. Em vez disso, os pesquisadores observaram poucas mudanças. No entanto, quando eles removeram as células vizinhas na parte superior e inferior de cada par de células guarda que se acredita impedir o alongamento do complexo estomático, forçando as células guarda a se separarem quando se expandem e abrindo o poro estomático, eles descobriram que o volume da célula guarda aumentou de forma mensurável. .
“As células vizinhas impõem restrições mecânicas às células-guarda, mas o fazem de uma forma completamente inesperada e pode ser um tanto independente do estado da água dessas células vizinhas”, disse Charles Anderson, professor associado de biologia e estudo. co-autor. “Gostaríamos de investigar isso mais a fundo para entender o que está acontecendo no nível biomecânico que permite que as plantas respondam à seca fechando efetivamente seus estômatos e mantendo-os fechados.
“Um dos aspectos mais empolgantes do artigo é que ele realmente é um tour de force em termos de ciência da computação – desenvolvendo um novo algoritmo que supera os algoritmos existentes para medir os volumes 3D das células – e que imediatamente aplica esse avanço para ajudar a responder a importante questão biológica de como os poros estomáticos, que alimentam a fotossíntese e o transporte de água nas plantas, realmente funcionam.”
Ferramentas como o 3D CellNet podem ajudar os biólogos a entender melhor como as células-guarda e os estômatos reagem a estímulos externos, o que é importante para abordar as questões de segurança alimentar diante de uma população global crescente e das mudanças climáticas, disse Anderson.
Colaboradores adicionais incluem Yintong Chen, que se formou com doutorado em biociências moleculares, celulares e integrativas pela Penn State e agora é pesquisador de pós-doutorado no Salk Institute for Biological Studies; Leila Jaafar, doutoranda em biociências moleculares celulares e integrativas na Penn State; Rayna Marshall, que se formou como bacharel pela Penn State e agora é estudante de medicina na Drexel University College of Medicine; e Angelica Dunham, uma pesquisadora atual de graduação no laboratório de Anderson.
A National Science Foundation apoiou esta pesquisa.
Fonte da história:
Materiais fornecidos por Estado de Penn. Original escrito por Francisco Tutella. Observação: o conteúdo pode ser editado quanto ao estilo e tamanho.
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