Bridging the gap between single-cell migration and collective dynamics

Motivated by the wealth of experimental data recently available, we present a cellularautomaton-based modeling framework focussing on high-level cell functions and their concerted effect on cellular migration patterns. Specifically, we formulate a coarse-grained description of cell polarity through self-regulated actin organization and its response to mechanical cues. Furthermore, we address the impact of cell adhesion on collective migration in cell cohorts. The model faithfully reproduces typical cell shapes and movements down to the level of single cells, yet allows for the efficient simulation of confluent tissues. In confined circular geometries, we find that specific properties of individual cells (polarizability;contractility) influence the emerging collective motion of small cell cohorts. Finally, we study the properties of expanding cellular monolayers (front morphology;stress and velocity distributions) at the level of extended tissues

Optical dispersions through intracellular inhomogeneities

Transport of intensity equation (TIE) exhibits a non-interferometric correlation between intensity and phase variations of intermediate fields (e.g., light and electron) in biological imaging. Previous TIE formulations have generally assumed a free space propagation of monochromatic coherent field functions crossing phase distributions along a longitudinal direction. Here, we modify the TIE with fractal (or self-similar) organization models based on intracellular refractive index turbulence. We then implement the TIE simulation over a broad range of fractal dimensions and wavelengths. Simulation results show how the intensity propagation through the spatial fluctuation of intracellular refractive index interconnects fractal-dimensionality with intensity dispersion (or transmissivity) within the picometer to micrometer wavelength range. In addition, we provide a spatial-autocorrelation of phase derivatives which allows the direct measurement and reconstruction of intracellular fractal profiles from optical and electron microscopy imaging.Comment: 22 pages, 18 figures, 4 table

Pushing Light-Sheet Microscopy to Greater Depths

Light-sheet fluorescence microscopy (LSFM) has established itself as an irreplaceable imaging technique in developmental biology over the past two decades. With its emergence, the extended recording of in toto datasets of developing organisms across scales became possible. Remarkably, LSFM opened the door to new spatio-temporal domains in biology, offering cellular resolution on the one hand, and temporal resolution on the order of seconds on the other hand. As in any fluorescence microscopy technique, LSFM is also affected by image degradation at greater tissue depths. Thus far, this has been addressed by the suppression of scattered light, use of fluorophores emitting in the far red spectrum, multi-view detection and fusion, adaptive optics, as well as different illumination schemes. In this work, I investigate for the first time in vivo optical aberration reduction via refractive index matching in LSFM. Examples are shown on common model organisms as Arabidopsis thalina, Oryzias latipes, Mus musculus, as well as Drosophila. Additionally, I present a novel open-top light-sheet microscope, tailored for high-throughput imaging of mammalian samples, such as early stage mouse embryos. It is based on a three objective geometry, encompassing two opposing detection objective lenses with high light collection efficiency, and an invertedly mounted illumination lens. It bridges the spatial scale between samples by employing an extendible light-sheet illumination via a tunable acoustic gradient index lens. Both parts of this work improve the image quality across the 3D volume of specimens, paving the way for more quantitative recordings at greater tissue depths

Multiple Object Tracking in Light Microscopy Images Using Graph-based and Deep Learning Methods

Multi-Objekt-Tracking (MOT) ist ein Problem der Bildanalyse, welches die Lokalisierung und Verknüpfung von Objekten in einer Bildsequenz über die Zeit umfasst, mit zahlreichen Anwendungen in Bereichen wie autonomes Fahren, Robotik oder Überwachung. Neben technischen Anwendungsgebieten besteht auch ein großer Bedarf an MOT in biomedizinischen Anwendungen. So können beispielsweise Experimente, die mittels Lichtmikroskopie über mehrere Stunden oder Tage hinweg erfasst wurden, Hunderte oder sogar Tausende von ähnlich aussehenden Objekten enthalten, was eine manuelle Analyse unmöglich macht. Um jedoch zuverlässige Schlussfolgerungen aus den verfolgten Objekten abzuleiten, ist eine hohe Qualität der prädizierten Trajektorien erforderlich. Daher werden domänenspezifische MOT-Ansätze benötigt, die in der Lage sind, die Besonderheiten von lichtmikroskopischen Daten zu berücksichtigen. In dieser Arbeit werden daher zwei neuartige Methoden für das MOT-Problem in Lichtmikroskopie-Bildern erarbeitet sowie Ansätze zum Vergleich der Tracking-Methoden vorgestellt. Um die Performanz der Tracking-Methode von der Qualität der Segmentierung zu unterscheiden, wird ein Ansatz vorgeschlagen, der es ermöglicht die Tracking-Methode getrennt von der Segmentierung zu analysieren, was auch eine Untersuchung der Robustheit von Tracking-Methoden gegeben verschlechterter Segmentierungsdaten erlaubt. Des Weiteren wird eine graphbasierte Tracking-Methode vorgeschlagen, welche eine Brücke zwischen einfach anzuwendenden, aber weniger performanten Tracking-Methoden und performanten Tracking-Methoden mit vielen schwer einstellbaren Parametern schlägt. Die vorgeschlagene Tracking-Methode hat nur wenige manuell einstellbare Parameter und ist einfach auf 2D- und 3D-Datensätze anwendbar. Durch die Modellierung von Vorwissen über die Form des Tracking-Graphen ist die vorgeschlagene Tracking-Methode außerdem in der Lage, bestimmte Arten von Segmentierungsfehlern automatisch zu korrigieren. Darüber hinaus wird ein auf Deep Learning basierender Ansatz vorgeschlagen, der die Aufgabe der Instanzsegmentierung und Objektverfolgung gleichzeitig in einem einzigen neuronalen Netzwerk erlernt. Außerdem lernt der vorgeschlagene Ansatz Repräsentationen zu prädizieren, die für den Menschen verständlich sind. Um die Performanz der beiden vorgeschlagenen Tracking-Methoden im Vergleich zu anderen aktuellen, domänenspezifischen Tracking-Ansätzen zu zeigen, werden sie auf einen domänenspezifischen Benchmark angewendet. Darüber hinaus werden weitere Bewertungskriterien für Tracking-Methoden eingeführt, welche zum Vergleich der beiden vorgeschlagenen Tracking-Methoden herangezogen werden

Biobeam-Multiplexed wave-optical simulations of light-sheet microscopy.

Sample-induced image-degradation remains an intricate wave-optical problem in light-sheet microscopy. Here we present biobeam, an open-source software package that enables simulation of operational light-sheet microscopes by combining data from 105-106 multiplexed and GPU-accelerated point-spread-function calculations. The wave-optical nature of these simulations leads to the faithful reproduction of spatially varying aberrations, diffraction artifacts, geometric image distortions, adaptive optics, and emergent wave-optical phenomena, and renders image-formation in light-sheet microscopy computationally tractable

Biobeam—Multiplexed wave-optical simulations of light-sheet microscopy

<div><p>Sample-induced image-degradation remains an intricate wave-optical problem in light-sheet microscopy. Here we present <i>biobeam</i>, an open-source software package that enables simulation of operational light-sheet microscopes by combining data from 10⁵–10⁶ multiplexed and GPU-accelerated point-spread-function calculations. The wave-optical nature of these simulations leads to the faithful reproduction of spatially varying aberrations, diffraction artifacts, geometric image distortions, adaptive optics, and emergent wave-optical phenomena, and renders image-formation in light-sheet microscopy computationally tractable.</p></div