基于人源运动神经元神经突起模型的图像识别算法构建与毒理学评估研究

摘要：

目的 编写一个MATLAB算法,用于自动化测量运动神经元(motor neuron,MN)神经突起,并利用该算法评估有机磷酸酯阻燃剂三(2-氯乙基)磷酸酯[Tris(2-chloroethyl)Phosphate,TCEP]对MN神经突起生长的影响.方法 诱导人胚胎干细胞逐步分化为MN,利用βⅢ-tubulin标记不同条件下的神经突起进行荧光成像,开发图像识别算法用于自动分析神经突起以及污染物处理后的神经突起网络面积变化.在MN分化过程中,利用不同浓度的TCEP处理细胞,TCEP浓度分别为0、25、50和100 μmol/L.结果 成功诱导出表达胆碱乙酰化酶的MN.开发的图像识别算法可以对图像进行批量化处理,能够计算神经突起网络所占像素面积,并可以通过优化细丝保留阈值来保留微弱的神经突起,提高测量的精度.基于该算法的量化数据表明,TCEP从50 μmol/L开始显著降低神经突起网络面积百分比(P＜0.05).结论 基于人源MN神经突起模型成功开发了图像识别算法,并且该算法能够用于TCEP对神经突起的毒性评估.

关键词：MATLAB算法、人胚胎干细胞、运动神经元、神经突起、污染物

所属期刊栏目：45

分类号：R319;R322.8;R994.6(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;安徽省自然科学基金青年项目;安徽省留学回国人员创新项目

在线出版日期：2023-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1311-1319