All-optical mapping of barrel cortex circuits based on simultaneous voltage-sensitive dye imaging and channelrhodopsin-mediated photostimulation

© The Author(s), 2015. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License. The definitive version was published in Neurophotonics 2 (2015): 021013, doi:10.1117/1.NPh.2.2.021013.We describe an experimental approach that uses light to both control and detect neuronal activity in mouse barrel cortex slices: blue light patterned by a digital micromirror array system allowed us to photostimulate specific layers and columns, while a red-shifted voltage-sensitive dye was used to map out large-scale circuit activity. We demonstrate that such all-optical mapping can interrogate various circuits in somatosensory cortex by sequentially activating different layers and columns. Further, mapping in slices from whisker-deprived mice demonstrated that chronic sensory deprivation did not significantly alter feedforward inhibition driven by layer 5 pyramidal neurons. Further development of voltage-sensitive optical probes should allow this all-optical mapping approach to become an important and high-throughput tool for mapping circuit interactions in the brain.This work was supported by the World Class Institute (WCI) program of the National Research Foundation of Korea (NRF) funded by Ministry of Education, Science and Technology of Korea (MEST) (NRF) Grant No. WCI 2009-003 and by the Competitive Research Programme (CRP) of NRF (Singapore) Grant No. NRF 2008 NRF-CRP 002-082

SEGMENTATION AND INFORMATICS IN MULTIDIMENSIONAL FLUORESCENCE OPTICAL MICROSCOPY IMAGES

Recent advances in the field of optical microscopy have enabled scientists to observe and image complex biological processes across a wide range of spatial and temporal resolution, resulting in an exponential increase in optical microscopy data. Manual analysis of such large volumes of data is extremely time consuming and often impossible if the changes cannot be detected by the human eye. Naturally it is essential to design robust, accurate and high performance image processing and analysis tools to extract biologically significant results. Furthermore, the presentation of the results to the end-user, post analysis, is also an equally challenging issue, especially when the data (and/or the hypothesis) involves several spatial/hierarchical scales (e.g., tissues, cells, (sub)-nuclear components). This dissertation concentrates on a subset of such problems such as robust edge detection, automatic nuclear segmentation and selection in multi-dimensional tissue images, spatial analysis of gene localization within the cell nucleus, information visualization and the development of a computational framework for efficient and high-throughput processing of large datasets. Initially, we have developed 2D nuclear segmentation and selection algorithms which help in the development of an integrated approach for determining the preferential spatial localization of certain genes within the cell nuclei which is emerging as a promising technique for the diagnosis of breast cancer. Quantification requires accurate segmentation of 100 to 200 cell nuclei in each patient tissue sample in order to draw a statistically significant result. Thus, for large scale analysis involving hundreds of patients, manual processing is too time consuming and subjective. We have developed an integrated workflow that selects, following 2D automatic segmentation, a sub-population of accurately delineated nuclei for positioning of fluorescence in situ hybridization labeled genes of interest in tissue samples. Application of the method was demonstrated for discriminating normal and cancerous breast tissue sections based on the differential positioning of the HES5 gene. Automatic results agreed with manual analysis in 11 out of 14 cancers, all 4 normal cases and all 5 non-cancerous breast disease cases, thus showing the accuracy and robustness of the proposed approach. As a natural progression from the 2D analysis algorithms to 3D, we first developed a robust and accurate probabilistic edge detection method for 3D tissue samples since several down stream analysis procedures such as segmentation and tracking rely on the performance of edge detection. The method based on multiscale and multi-orientation steps surpasses several other conventional edge detectors in terms of its performance. Subsequently, given an appropriate edge measure, we developed an optimal graphcut-based 3D nuclear segmentation technique for samples where the cell nuclei are volume or surface labeled. It poses the problem as one of finding minimal closure in a directed graph and solves it efficiently using the maxflow-mincut algorithm. Both interactive and automatic versions of the algorithm are developed. The algorithm outperforms, in terms of three metrics that are commonly used to evaluate segmentation algorithms, a recently reported geodesic distance transform-based 3D nuclear segmentation method which in turns was reported to outperform several other popular tools that segment 3D nuclei in tissue samples. Finally, to apply some of the aforementioned methods to large microscopic datasets, we have developed a user friendly computing environment called MiPipeline which supports high throughput data analysis, data and process provenance, visual programming and seamlessly integrated information visualization of hierarchical biological data. The computational part of the environment is based on LONI Pipeline distributed computing server and the interactive information visualization makes use of several javascript based libraries to visualize an XML-based backbone file populated with essential meta-data and results

Formation du mélange par injection simple en milieu évaporatif avec une approche RANS

L’injection numérique d’un jet de carburant est une technique essentielle pour simuler l’écoulement des moteurs à combustion interne. Avec ce type de simulation, il est possible de revoir la conception du moteur, ce qui peut contribuer à une réduction des emissions polluantes ou à une augmentation de la performance globale. Pour y parvenir, la modélisation du jet liquide de carburant est une étape particulièrement importante. Cependant, la plupart des codes commerciaux de CFD disponibles sur le marché sont limités dans les choix de modèles de fragmentation et il est souvent nécessaire de calibrer ces modèles. L’objectif de ce mémoire est de faciliter le processus de calibration grâce à meilleure identification des phénomènes qui affectent la calibration des modèles de fragmentation. La calibration du modèle de fragmentation nécessite l’utilisation de résultats expérimentaux dans des conditions identiques à celles qui sont utilisées dans la simulation numérique. Cette étude utilise les résultats connus sous le nom de « Spray A » obtenus par le laboratoire de Sandia, qui injecte du dodécane dans des conditions semblables à celles retrouvées dans un moteur à combustion interne. Les simulations numériques utilisées dans cette étude utilisent une approche URANS et deux modèles de fragmentation : KHRT et SSD. La première partie de cette étude consiste en une évaluation individuelle de l’effet du choix de nombreux éléments (maillage, modèle de turbulence, constantes, etc.) sur la simulation numérique. Il a été mis en évidence que le modèle de turbulence κ-ε réalisable est supérieur aux autres modèles de turbulence pour ce type d’application. Également, il est possible de constater qu’un maillage non structuré avec un maillage assez fin (de l’ordre de 0.25mm) permet d’obtenir des résultats semblables à ceux observés avec un maillage structuré. Finalement, il a été possible de montrer l’influence individuelle de chacune des constantes de fragmentation et d’établir un intervalle de variation pour chaque constante lors de la calibration du modèle. Cet intervalle est utilisé lors de la calibration du modèle de fragmentation. La seconde partie de cette étude consiste à comparer les modèles de fragmentation du jet numérique sur un jet calibré. Cette calibration est effectuée sur six simulations distinctes : trois maillages de tailles distinctes pour chaque modèle de fragmentation. Un plan d’expérience de type Box-Benhken à quatre ou cinq variables est utilisé pour réduire le nombre de simulations nécessaires pour calibrer le modèle KHRT, tandis que le modèle SSD utilise un plan factoriel standard à deux variables. La calibration du jet de carburant a pour objectif d’obtenir une pénétration liquide et vapeur semblable à celle observée dans les expériences en laboratoire. Le résultat de cette calibration est généralement un succès pour la pénétration liquide, mais il est possible d’observer que d’autres critères de comparaison (pénétration vapeur, angle vapeur et SMD) sont éloignés des valeurs observées en laboratoire. Lorsque les différents modèles de fragmentation sont comparés, après calibration, il est possible de constater que le modèle KHRT permet de mieux se rapprocher de la physique du jet de carburant observée en laboratoire. De plus, ce modèle offre un meilleur contrôle de la physique du jet que le modèle SSD. Le modèle KHRT est donc le modèle recommandé pour ce type d’application