广东
研究背景
线粒体不仅是细胞的“能量工厂”，还参与细胞信号传导、周期调控以及氧化应激等几乎所有生理过程。在不同的细胞类型或状态下，线粒体呈现出数量、大小、形状以及动力学特性的差异。而在单个细胞内，线粒体组成高度有序的网络，根据不同亚细胞区室的代谢需求进行精准匹配。因此，全景式的描绘线粒体网络将为细胞生物学研究提供关键的、可量化的线索（例如线粒体形态学特征，细胞分布，及分裂/融合平衡等），帮助我们进一步理解线粒体在正常和疾病状态下对细胞功能的影响。
作为近期最受关注的生物成像方法之一，体电镜（Volume Electron Microscopy）不但可实现跨尺度的三维成像，且提供了组织和细胞内密集的结构信息，是研究细胞间以及细胞器之间互作的利器。
研究成果
近日，上海交通大学医学院附属第九人民医院、上海精准医学研究院华云峰课题组在《Cell Reports Methods》发表题为“Efficient cell-wide mapping of mitochondria in electron microscopic volumes using webKnossos”的研究成果。
该项研究使用蔡司体表面扫描电镜（GeminiSEM 300-3ViewXP）对小鼠脑干组织进行自动化的序列切片和成像，共收集3983张40nm厚的连续切片，总成像体积达到260 x 230 x 155.7 μm3，图像中线粒体和神经细胞膜结构清晰可见。借助AI模型对图像进行自动分割，可以得到超过1百万个线粒体。如何将海量的线粒体归类于各自所属的细胞，建立空间位置关联，则成为图像处理中的新挑战。研究人员提出一种创新的细胞器重构方法（命名为mito-SegEM）：基于虚拟路径的标注，无需对神经元的细胞膜轮廓进行重构，直接实现线粒体分割实例的快速细胞关联，获得具有细胞尺度的线粒体网络，显著降低人工标注的成本，提高数据分析效率。本文同时验证了该实验方法在小鼠小肠和睾丸组织，以及使用其他体电镜成像方法中的应用。
利用自动化体电镜成像和图像分析方法，本研究为进行区分细胞归属的线粒体量化分析提供了灵活高效的实验方法，为大规模线粒体形态学研究提供了强有力的方法学支撑，并可以应用到更多不同组织类型和亚细胞器中。
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