论文部分内容阅读
细胞是生物组织的基本组成单位,细胞活性检测是细胞生物学实验研究的重要组成部分。随着对活细胞内分子过程研究的深入,提高基于图像的细胞活性检测精度已经成为一种迫切的技术需求。为解决这个关键的技术问题,我们从哺乳类动物小鼠脑组织分离出活的神经元,然后,在相差显微镜下锁定被认为可能具有正常电生理特征的细胞;通过采用线粒体功能阻断剂(CCCP)、细胞膜打孔剂(Nystatin)、蛋白酶(Trypsin)诱导神经元死亡的方式建立细胞活性变化的模型,同时,对其进行等时间间隔的跟踪显微数码成像和记录;分析所得图像序列,找出细胞在不同活性状态下的表观特征;在Matlab环境下通过编程分析脑细胞相差显微镜像的对比度和边缘等值灰度线变化特征。结果表明,活性状态相对较好的图像对比度较大;边缘等值灰度线近似平行,形状与细胞形状相似,随着细胞活性的减弱,等值灰度线沿特定方向呈规律性变化。对比度是对细胞灰度梯度图像作统计分析而得到的图像特征值,是所有像素点的集体表现,是一个统计特征值。边缘等值灰度线是在对空间像素值进行插值运算的基础上得到的,是等值像素点集表现的空间信息特征。此二法从不同方面分辨了不同活性状态的细胞图像,具有简单、快捷,不必区分细胞形状的特点,可以分辨脑细胞的活性状态。避免了染色和化验的副作用。总之,我们的研究提供了一种在非接触、非化学介入的状态下确定脑细胞活性的方法,为细胞生物学的细胞生理、细胞药理研究提供了有力的技术支持。