image: MoBIE ermöglicht es Forschenden, hochauflösende Bilder von Zellen in Kombination mit mehreren Informationsschichten, wie z. B. genetischen Expressionsprofilen, zu erstellen und diese aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten, wie diese Ansicht eines kleinen Wurms, Platynereis dumerilii, zeigt. view more
Credit: Nat Methods (2023). https://doi.org/10.1038/s41592-023-01776-4
Hochauflösende Mikroskopie-Techniken erzeugen riesige Datenmengen. Visualisierung, Analyse und Verteilung solch großer Bilddatensätze stellen eine enorme Herausforderung dar. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Universität Göttingen und des EMBL Heidelberg haben dafür nun ein benutzerfreundliches und frei verfügbares Werkzeug entwickelt: MoBIE (Multimodal Big Image Data Exploration). Damit können Forschende wie zum Beispiel Biologinnen und Biologen, die auf hochauflösende Mikroskopie-Techniken angewiesen sind, einfach und von überall auf verschiedene Datensätze zugreifen, um die Vorgänge des Lebens auf kleinstem Raum zu untersuchen. Die Methode wurde in der Fachzeitschrift Nature Methods veröffentlicht.
Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler hatten MoBIE ursprünglich entwickelt, um eine hochauflösende Karte von Zellen in Platynereis dumerilii zu erstellen, einem kleinen Wurm, der als Modellorganismus für die Evolution dient. Diese Karte verbindet elektronenmikroskopische Daten eines Wurms mit genetischen Profilen von etwa 50 Würmern – die Kombination ermöglicht einen sehr detaillierten Vergleich von Morphologie und Genexpression. Die Integration dieses enormen Datensatzes, der aus zehn Terabyte Daten aus verschiedenen Quellen besteht, erwies sich mit den vorhandenen Werkzeugen aber als schwierig. Daher entwickelte das Forschungsteam MoBIE: MoBIE ermöglicht von jedem Laptop aus einen direkten Zugriff auf die Daten in der Cloud, ohne dass diese heruntergeladen werden müssen und ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.
Nach der ersten Veröffentlichung der zellulären Karte erkannte das Team, dass das Potenzial von MoBIE auch für viele andere Anwendungen in der Mikroskopie von Nutzen sein könnte. Die Forscherinnen und Forscher erweiterten daher die Funktionalität, um weitere Arten von Bildgebungsdaten zu unterstützen, zum Beispiel die Hochdurchsatz-Screening-Mikroskopie, die häufig in der Arzneimittelforschung eingesetzt wird, und die räumliche Transkriptomik, die für sehr detaillierte Genexpressionsanalysen verwendet wird. MoBIE wird bereits in mehreren anderen Bereichen für die Datenanalyse und -weitergabe eingesetzt.
„MoBIE ermöglicht die Visualisierung und Analyse großer Bilddaten aus Hunderten von Quellen sowie die Rekonstruktion von Strukturen in den Daten, zum Beispiel Zellen oder Organellen“, erläutert Prof. Dr. Constantin Pape vom Institut für Informatik der Universität Göttingen. „Dies eröffnet Forschungsgruppen auf der ganzen Welt die Möglichkeit, große Mengen an Mikroskopiedaten weiterzugeben, zu analysieren und zu interpretieren.“ Pape begann die Forschung am EMBL Heidelberg als Postdoktorand und setzte sie als Juniorprofessor an der Universität Göttingen fort. MoBIE ist als Open-Source-Software verfügbar und kann als Plugin für Fiji, eine weit verbreitete Toolbox für die Mikroskopie, installiert werden.
Originalveröffentlichung: Constantin Pape et al. MoBIE: a Fiji plugin for sharing and exploration of multi-modal cloud-hosted big image data. Nature Methods 2023. DOI: 10.1038/s41592-023-01776-4.
Kontakt:
Prof. Dr. Constantin Pape
Georg-August-Universität Göttingen
Institut für Informatik
Goldschmidtstraße 7, 37077 Göttingen
E-Mail: constantin.pape@informatik.uni-goettingen.de
Internet: https://user.informatik.uni-goettingen.de/~pape41/index.html
Journal
Nature Methods
Method of Research
Imaging analysis
Subject of Research
Not applicable
Article Title
MoBIE: a Fiji plugin for sharing and exploration of multi-modal cloud-hosted big image data
Article Publication Date
10-Feb-2023