Under de senaste två decennierna, forskning inom morfologi – studiet av biologiska organismers former och strukturer – har exploderat på grund av framsteg inom bildteknik. Forskare har genererat enorma mängder visuell data, genom att använda datortomografi för att avbilda hjärnan, kryogen elektronmikroskopi för att visualisera virus och proteiner med nära atomär upplösning, och ljusarksmikroskopi för att avbilda inre organ, embryon, och olika organismer.

I en ny tidning, ett team av forskare från universiteten i Montpellier, Lyon, och Toulouse I och III i Frankrike har samarbetat för att skapa MorphoNet.org, en öppen källkod, allmänt tillgänglig, interaktiv, generisk morfodynamisk webbläsare för att hjälpa forskare, lärare, och elever att dela, analysera, och visualisera överflöd av nya morfologiska data.

En del av motivationen för att utveckla MorphoNet uppstod under forskarnas eget arbete. Emmanuel Faure och hans team vid universitetet i Montpellier, CNRS, har studerat havssprutor (ascidians) och hur deras embryon utvecklas under embryogenesen. För att bättre förstå kopplingen mellan organismernas fenotyp och genotyp, forskarna ville koppla sin formutveckling till dynamiken i deras genuttrycksmönster. Med hjälp av ljusarkmikroskopi, forskarna konstruerade flera 4-D (3-D+t) datauppsättningar av utvecklande embryon, och nu kan de använda MorphoNet för att ytterligare utforska gen-till-form-feedbacken med hjälp av en länk till den genetiska databasen över ascidianer.

MorphoNet har potential för mycket mer utbredd användning, och har flera fördelar jämfört med nuvarande morfologiska visualiseringsplattformar. Till exempel, befintliga plattformar fokuserar mest på nischområden, och för närvarande finns det inget verktyg som kombinerar morfologiska data från alla biologins olika delområden på en enda plats. Också, de flesta nuvarande plattformarna är i form av mjukvara som ska laddas ner till en dator, snarare än en webbaserad webbläsare, vilket gör dem svåra för användarna att underhålla. Även om det finns ett fåtal webbaserade morfologiska databaser, de flesta tillåter inte användare att ladda upp ny data, och deras interaktiva möjligheter är begränsade. Forskarna utvecklade MorphoNet för att fylla dessa luckor.

Forskarna jämför denna era i morfologiska data med den genomiska datarevolutionen på 1990-talet och början av 2000-talet. Vid den tiden, Human Genome Project och andra genomsekvenseringsprojekt pågick, och forskare hade plötsligt tillgång till ett överflöd av ny data om DNA, kromosomer, nukleotider, och många andra typer av genetiskt material. För att underlätta användningen av all denna data, beräkningswebbläsare utvecklades, som WashU Epigenome Browser och UCSC Genome Browser. MorphoNet är avsett att vara analogt med dessa genomiska webbläsare för morfologiska data.

MorphoNet körs på vanliga webbläsare och erbjuder två typer av åtkomst:oregistrerade användare kan komma åt offentliga datauppsättningar och har endast visualiseringsrättigheter, medan registrerade användare har ytterligare rättigheter, såsom möjligheten att ladda upp och ladda ner data. Eftersom morfologiska data har många olika format, forskarna skapade ett generiskt format så att all uppladdad data dupliceras i detta standardformat, medan originalkopian också finns kvar på servern. Standardformatet möjliggör den tvärvetenskapliga nätverksstrukturen, där användare kan integrera data från flera datamängder och utforska resultaten.

Några av funktionerna i MorphoNet inkluderar möjligheten att gruppera objekt från olika datamängder för att bygga strukturer av högre ordning, såsom organ; gruppera objekt efter deras temporära härkomst, såsom för att spåra cellinjer; dölja föremål eller göra dem delvis genomskinliga, tillåta användare att "se igenom" anatomin hos en människokropp eller annan organism; projicera nya kvantitativa och kvalitativa data på bilder som etiketter eller värmekartor; överlagra genuttrycksmönster på bilder, därigenom överbryggar genetisk och morfologisk information; och beräkna vissa statistiska egenskaper hos de kvantitativa aspekterna av morfologiska data.

En av de största utmaningarna med att skapa en morfologisk webbläsare var att komprimera den enorma mängden data för att möjliggöra dess visualisering och interaktion. Att göra detta, bilderna komprimeras till ytmaskor, som renderas med Unity3D-spelmotorn som körs på vanliga webbläsare. Också, medan enkla beräkningar kan utföras direkt på servern, mer komplexa beräkningar kan utföras externt genom att ladda upp valfri Python-baserade eller ImageJ-utförda beräkningar till MorphoNet-servern.

I framtiden, forskarna planerar att ytterligare använda MorphoNet för sin egen forskning inom utvecklingsbiologi, samt utöka dess funktioner och utforska potentiella industriella tillämpningar.

"Prioritet kommer att ges till att utarbeta nya buggar, lägga till nya datamängder, och utveckla gemensamma användarfunktioner, " berättade Faure Phys.org . "Som en del av vår långsiktiga vision, vi skulle vilja bättre integrera all genuttrycksdatauppsättningsinformation med deras motsvarande cellformer. En mer teknisk axel som vi för närvarande utforskar (med INRIA Hybrid Team) är att bädda in MorphoNet i en virtuell verklighetsmiljö, att utforska våra 4-D-datauppsättningar med en helt 3-D-vision istället för en enkel 2-D-skärm.

"På sidan av potentiella industriella tillämpningar av MorphoNet, vi tror att industrier kan vara intresserade av att använda MorphoNet för sina egna ämnen (arkitektur, aeronautik, etc.). Vi arbetar för närvarande med teknologiöverföringsacceleratorplattformen Axlr för att överbrygga vårt arbete till industrin. I denna riktning, vi bad också precis om stöd från vår lokala region Occitanie."

Tills vidare, Alla som är intresserade av att prova MorphoNet bör kontakta Faure (e-postadressen finns här).

"Jag kan sedan öppna dem ett konto och de kommer att kunna börja ladda upp sin egen data och njuta av användningen av MorphoNet på sitt projekt, " sa han. "I alla fall, detta är den första officiella utgåvan av MorphoNet så det finns några saker här och där ännu att utveckla och polera helt. Jag skulle mycket gärna hjälpa alla forskare som är intresserade av vårt verktyg."

© 2019 Science X Network