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EmbryoMiner : A new framework for interactive knowledge discovery in large-scale cell tracking data of developing embryos

Schott, Benjamin 1; Traub, Manuel 1; Schlagenhauf, Cornelia 1; Takamiya, Masanari 2; Antritter, Thomas 1; Bartschat, Andreas 1; Löffler, Katharina ORCID iD icon 1; Blessing, Denis 1; Otte, Jens C. 2; Kobitski, Andrei Y. 3; Nienhaus, G. Ulrich ORCID iD icon 2,3,4; Strähle, Uwe 2; Mikut, Ralf ORCID iD icon 1; Stegmaier, Johannes 1
1 Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Toxikologie und Genetik (ITG), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Angewandte Physik (APH), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
4 Institut für Nanotechnologie (INT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


State-of-the-art light-sheet and confocal microscopes allow recording of entire embryos in 3D and over time (3D+t) for many hours. Fluorescently labeled structures can be segmented and tracked automatically in these terabyte-scale 3D+t images, resulting in thousands of cell migration trajectories that provide detailed insights to large-scale tissue reorganization at the cellular level. Here we present EmbryoMiner, a new interactive open-source framework suitable for in-depth analyses and comparisons of entire embryos, including an extensive set of trajectory features. Starting at the whole-embryo level, the framework can be used to iteratively focus on a region of interest within the embryo, to investigate and test specific trajectory-based hypotheses and to extract quantitative features from the isolated trajectories. Thus, the new framework provides a valuable new way to quantitatively compare corresponding anatomical regions in different embryos that were manually selected based on biological prior knowledge. As a proof of concept, we analyzed 3D+t light-sheet microscopy images of zebrafish embryos, showcasing potential user applications that can be performed using the new framework.

Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000082328
Veröffentlicht am 02.05.2018
DOI: 10.1371/journal.pcbi.1006128
Zitationen: 20
Zitationen: 34
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Physik (APH)
Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)
Institut für Nanotechnologie (INT)
Institut für Toxikologie und Genetik (ITG)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2018
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 1553-734X, 1553-7358
KITopen-ID: 1000082328
HGF-Programm 47.01.02 (POF III, LK 01) Biol.Netzwerke u.Synth.Regulat. IAI
Erschienen in PLoS Computational Biology
Verlag Public Library of Science (PLoS)
Band 14
Heft 4
Seiten e1006128
Bemerkung zur Veröffentlichung Gefördert durch den KIT-Publikationsfonds
Vorab online veröffentlicht am 19.04.2018
Nachgewiesen in Dimensions
Web of Science
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