INSTITUT DE BIOLOGIE DU DEVELOPPEMENT DE MARSEILLE

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Analyse automatique des motifs dans les muscles avec PatternJ

Un outil pour ImageJ/Fiji analyse automatiquement les motifs trouvés dans les muscles, les neurones et plus encore.
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Les structures spatiales régulières sont des formes d’organisation omniprésentes dans la nature. Chez les animaux, on trouve des motifs réguliers de l’échelle cellulaire à l’échelle tissulaire, et des premiers stades du développement à l’âge adulte. Pour comprendre la formation de ces motifs, comment ils s’assemblent et maturent, et comment ils sont affectés par des perturbations, une description quantitative précise des motifs est essentielle. Cependant, les biologistes manquent d’outils accessibles qui offrent une analyse approfondie sans nécessiter de compétences en informatique.

Dans un nouvel article publié dans Biology Open, Mélina Baheux Blin, Vincent Loreau, Frank Schnorrer et Pierre Mangeol présentent PatternJ, un nouvel ensemble d’outils permettant d’analyser des motifs réguliers de manière précise et automatique. Cet ensemble d’outils, à utiliser avec le programme de traitement d’images populaire ImageJ/Fiji, facilite l’extraction de caractéristiques géométriques clés de motifs dans les images statiques et les séries temporelles d’images. PatternJ a été testé avec des données simulées et les auteurs ont montré son utilité sur des images de sarcomères de muscles d’insectes et de cardiomyocytes en contraction, d’anneaux d’actine dans les neurones et de somites d’embryons de poisson zèbre obtenues par microscopie confocale à fluorescence, STORM, microscopie électronique et imagerie en fond clair.

La simplicité d’utilisation et les fonctionnalités de PatternJ en font un outil précieux pour divers domaines scientifiques nécessitant une analyse quantitative des motifs unidimensionnels, notamment la biologie des sarcomères des muscles ou la structuration des axones mammifères, accélérant ainsi les découvertes avec une reproductibilité élevée.

Blin et al., PatternJ: an ImageJ toolset for the automated and quantitative analysis of regular spatial patterns found in sarcomeres, axons, somites, and more, Biology Open (2024), https://doi.org/10.1242/bio.060548

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