eng
Выпуск #7-8/2023
А.И.Ахметова, И.В.Яминский,Т.О.Советников
"ФЕМТОСКАН ОНЛАЙН": 3D-ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ БИОНАНОСКОПИИ
"ФЕМТОСКАН ОНЛАЙН": 3D-ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ БИОНАНОСКОПИИ
Просмотры: 615
DOI: https://doi.org/10.22184/1993-8578.2023.16.7-8.450.455
Атомно-силовая микроскопия – это уникальный инструмент для изучения 3D-морфологии биологических объектов и измерения их свойств. Для применения метода и интерпретации полученных данных немаловажную роль играет программное обеспечение, которое позволяет корректно обработать изображения, убрать артефакты сканирования и собрать воедино ценную информацию об объектах [1, 2]. В ПО "ФемтоСкан Онлайн" реализовано несколько функций, которые существенно облегчают обработку изображений и сбор данных об интересующих объектах.
Атомно-силовая микроскопия – это уникальный инструмент для изучения 3D-морфологии биологических объектов и измерения их свойств. Для применения метода и интерпретации полученных данных немаловажную роль играет программное обеспечение, которое позволяет корректно обработать изображения, убрать артефакты сканирования и собрать воедино ценную информацию об объектах [1, 2]. В ПО "ФемтоСкан Онлайн" реализовано несколько функций, которые существенно облегчают обработку изображений и сбор данных об интересующих объектах.
Теги: atomic force microscopy bionanoscopy data processing scanning probe microscopy substrate alignment атомно-силовая микроскопия бионаноскопия выравнивание подложки обработка данных сканирующая зондовая микроскопия
Получено: 2.11.2023 г. | Принято: 8.11.2023 г. | DOI: https://doi.org/10.22184/1993-8578.2023.16.7-8.450.455
Научная статья
"ФЕМТОСКАН ОНЛАЙН": 3D-ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ БИОНАНОСКОПИИ
А.И.Ахметова1, к.ф.-м.н., мл. науч. сотр., ORCID: 0000-0002-5115-8030 / akhmetovaai@my.msu.ru
И.В.Яминский1, д.ф.-м.н., проф. МГУ имени М. В.Ломоносова, ORCID: 0000-0001-8731-3947
Т.О.Советников1, магистр, ORCID: 0000-0001-6541-8932
Аннотация. Атомно-силовая микроскопия – это уникальный инструмент для изучения 3D-морфологии биологических объектов и измерения их свойств. Для применения метода и интерпретации полученных данных немаловажную роль играет программное обеспечение, которое позволяет корректно обработать изображения, убрать артефакты сканирования и собрать воедино ценную информацию об объектах [1, 2]. В ПО "ФемтоСкан Онлайн" реализовано несколько функций, которые существенно облегчают обработку изображений и сбор данных об интересующих объектах.
Ключевые слова: обработка данных, выравнивание подложки, атомно-силовая микроскопия, сканирующая зондовая микроскопия, бионаноскопия
Для цитирования: А.И. Ахметова, И.В. Яминский, Т.О. Советников. "ФемтоСкан онлайн": 3D-визуализация и обработка данных бионаноскопии. НАНОИНДУСТРИЯ. 2023. Т. 16, № 7–8. С. 450–455.
https://doi.org/10.22184/1993-8578.2023.16.7-8.450.455
Received: 2.11.2023 | Accepted: 8.11.2023 | DOI: https://doi.org/10.22184/1993-8578.2023.16.7-8.450.455
Original paper
FEMTOSCAN ONLINE: 3D VISUALIZATION AND PROCESSING OF BIONANOSCOPY DATA
A.I.Akhmetova1, Cand. of Sci. (Physics and Mathematics), Junior Researcher, ORCID: 0000-0002-5115-8030 / akhmetovaai@my.msu.ru
I.V.Yaminsky1, Doct. of Sci. (Physics and Mathematics), Prof., ORCID: 0000-0001-8731-3947
T.O.Sovetnikov1, Master Degree, ORCID: 0000-0001-6541-8932
Abstract. Atomic force microscopy is a unique tool for obtaining the 3D morphology of biological objects and measuring their properties. To apply the method and interpret the obtained data, an important role is played by software that allows you to correctly process the resulting images, remove scanning artifacts and collect valuable information about objects in the image [1, 2]. FemtoScan Online software implements several functions that greatly facilitate image processing and data collection about objects of interest.
Keywords: data processing, substrate alignment, atomic force microscopy, scanning probe microscopy, bionanoscopy
For citation: A.I. Akhmetova, I.V. Yaminsky, T.O. Sovetnikov. FemtoScan online: 3D visualization and processing of bionanoscopy data. NANOINDUSTRY. 2023. V. 16, no. 7–8. PP. 450–455. https://doi.org/
10.22184/1993-8578.2023.16.7-8.450.455.
ВВЕДЕНИЕ
Атомно-силовая микроскопия позволяет не только воссоздавать 3D-рельеф исследуемых образцов, но и получать многочисленные данные об адсорбции частиц на различных подложках, адгезии, упругости измеряемых объектов и других биомеханических свойств. С помощью АСМ можно создавать морфометрический портрет клеток крови [3], оценивать влияние цитотоксических веществ на опухолевые клетки [4], изучать характер адсорбции частиц на сенсорных подложках [5].
При обилии возможностей АСМ необходимо уделять внимание методике обработки данных. Сканирование в атомно-силовой микроскопии осуществляется построчно, при переходе на новую сроку на изображении появляются ступени (рис.1a), которых в действительности, конечно, не существует. Особенно явным этот артефакт становится при резком изменении амплитуды перепада высот от строки к строке, когда в AСМ наблюдаются одиночные объекты, между которыми есть строки, в которые входит только рельеф гладкой поверхности подложки (рис.1a).
Чтобы избавиться от этого ступенчатого рельефа в ПО "ФемтоСкан Онлайн" используется функция "Усреднение по строкам", которая приводит среднюю высоту в каждой из строк изображения к единому значению. В большинстве случаев вместе с функцией "Удаление среднего наклона" усреднение по строкам позволяет получить хороший кадр, но не всегда получается хорошо обработать изображения с одиночными объектами. Из-за присутствия на изображении строк одной лишь подложки средние значения по всему кадру будут слишком отличаться, после применения функции возле наиболее крупных объектов появляется заметная "тень" (рис.1b).
Появившиеся затемненные участки можно убрать, выделив крупные объекты с помощью инструмента "Выделение области" и используя функцию "Выравнивание по строкам" за исключением выделенной области.
Для более качественного выравнивания фона можно воспользоваться алгоритмом выравнивания подложки с помощью функции "Вычитание изображений". Для этого мы сделаем три изображения: первое – исходное, которое мы будем обрабатывать, второе представляет собой подложку без объектов, и третье – наше итоговое изображение, которое на первом этапе необходимо продублировать из первого. Сначала на исходном изображении выделяем все интересующие детали (рис.2a) и удаляем их. Далее дублируем кадр без объектов (рис.2b) и воспользуемся функцией "Выровнять по строкам", получим второе изображение с выровненным фоном. Теперь вычитаем из изображения без объектов (рис.2b) кадр с выровненной подложкой. Разность двух изображений представлена на рис.2с. Полученный результат вычитаем из третьего изображения. Итоговый кадр можно сравнить с исходным на рис.3.
После применения алгоритма выбивающиеся строки окончательно исчезают (рис.3).
С помощью функции "Выделить объекты" также можно подготовить подробный анализ морфологии частиц, например, для СаР-частиц мы можем получить данные о геометрии каждой частицы (рис.4): измерить периметр, площадь, объем, форм-фактор, шероховатость, среднюю и максимальную высоту.
Зеленым контуром автоматически выделена частица на подложке, пороговые параметры выделения можно изменять. На основе выделения ПО формирует таблицу с данными (табл.1):
P – периметр, длина границы объекта в плоскости XY;
S – площадь, занимаемая объектом в проекции на плоскость XY;
RMS – дисперсия высоты объекта (шероховатость);
форм-фактор 1 (FF1) – отношение радиуса окружности эквивалентной площади к радиусу окружности эквивалентного периметра. Для круглого объекта этот форм-фактор равен единице. Чем сильнее изрезан периметр объекта, тем ближе его значение к нулю;
форм-фактор 2 (FF2) – отношение удвоенной длины скелета объекта к его периметру. Для тонкой нити это отношение равно единице, для окружности оно равно нулю;
H – максимальная высота объекта,
H_av – средняя высота объекта.
Собрав такую статистику по достаточной выборке частиц, можно сформировать морфометрический портрет образца, который в дальнейшем позволит идентифицировать объекты при измерении частиц разных размеров.
ВЫВОДЫ
Программное обеспечение играет существенную роль в интерпретации данных зондовой микроскопии. С помощью АСМ можно оценивать чистоту образцов, характерные геометрические размеры частиц, склонность частиц к разрушению в зависимости от используемой подложки. Понимание алгоритмов работы ПО, а также использование различных функций позволяют получить максимальное количество данных с помощью этого метода.
БЛАГОДАРНОСТИ
Работа выполнена по госзаданию при финансовой поддержке физического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова (Регистрационная тема 122091200048-7).
ПО "ФемтоСкан Онлайн" предоставлено ООО НПП "Центр перспективных технологий", www.nanoscopy.ru.
Авторы благодарны Фонду содействия инновациям и правительству Москвы за всестороннюю поддержку деятельности ЦМИТ "Нанотехнологии".
ИНФОРМАЦИЯ О РЕЦЕНЗИРОВАНИИ
Редакция благодарит анонимного рецензента (рецензентов) за их вклад в рецензирование этой работы, а также за размещение статей на сайте журнала и передачу их в электронном виде в НЭБ eLIBRARY.RU.
Декларация о конфликте интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликтов интересов или личных отношений, которые могли бы повлиять на работу, представленную в данной статье.
ЛИТЕРАТУРА / REFERENCES
Akhmetova A.I., Yaminsky I.V. FemtoScan Online software in virus research. NANOINDUSTRY. 2021. Vol. 14, no. 1(103), PP. 62–67. https://doi.org/10.22184/1993-8578.2021.14.1.62.67
Yaminsky I.V., Akhmetova A.I., Maksimova N.E. Software for scanning probe microscopy of bacterial cells. Medicine and high technology. 2022. Vol. 4. PP. 5–8. https://dx.doi.org/10.34219/2306-3645-2022-12-4-5-8
Научная статья
"ФЕМТОСКАН ОНЛАЙН": 3D-ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ БИОНАНОСКОПИИ
А.И.Ахметова1, к.ф.-м.н., мл. науч. сотр., ORCID: 0000-0002-5115-8030 / akhmetovaai@my.msu.ru
И.В.Яминский1, д.ф.-м.н., проф. МГУ имени М. В.Ломоносова, ORCID: 0000-0001-8731-3947
Т.О.Советников1, магистр, ORCID: 0000-0001-6541-8932
Аннотация. Атомно-силовая микроскопия – это уникальный инструмент для изучения 3D-морфологии биологических объектов и измерения их свойств. Для применения метода и интерпретации полученных данных немаловажную роль играет программное обеспечение, которое позволяет корректно обработать изображения, убрать артефакты сканирования и собрать воедино ценную информацию об объектах [1, 2]. В ПО "ФемтоСкан Онлайн" реализовано несколько функций, которые существенно облегчают обработку изображений и сбор данных об интересующих объектах.
Ключевые слова: обработка данных, выравнивание подложки, атомно-силовая микроскопия, сканирующая зондовая микроскопия, бионаноскопия
Для цитирования: А.И. Ахметова, И.В. Яминский, Т.О. Советников. "ФемтоСкан онлайн": 3D-визуализация и обработка данных бионаноскопии. НАНОИНДУСТРИЯ. 2023. Т. 16, № 7–8. С. 450–455.
https://doi.org/10.22184/1993-8578.2023.16.7-8.450.455
Received: 2.11.2023 | Accepted: 8.11.2023 | DOI: https://doi.org/10.22184/1993-8578.2023.16.7-8.450.455
Original paper
FEMTOSCAN ONLINE: 3D VISUALIZATION AND PROCESSING OF BIONANOSCOPY DATA
A.I.Akhmetova1, Cand. of Sci. (Physics and Mathematics), Junior Researcher, ORCID: 0000-0002-5115-8030 / akhmetovaai@my.msu.ru
I.V.Yaminsky1, Doct. of Sci. (Physics and Mathematics), Prof., ORCID: 0000-0001-8731-3947
T.O.Sovetnikov1, Master Degree, ORCID: 0000-0001-6541-8932
Abstract. Atomic force microscopy is a unique tool for obtaining the 3D morphology of biological objects and measuring their properties. To apply the method and interpret the obtained data, an important role is played by software that allows you to correctly process the resulting images, remove scanning artifacts and collect valuable information about objects in the image [1, 2]. FemtoScan Online software implements several functions that greatly facilitate image processing and data collection about objects of interest.
Keywords: data processing, substrate alignment, atomic force microscopy, scanning probe microscopy, bionanoscopy
For citation: A.I. Akhmetova, I.V. Yaminsky, T.O. Sovetnikov. FemtoScan online: 3D visualization and processing of bionanoscopy data. NANOINDUSTRY. 2023. V. 16, no. 7–8. PP. 450–455. https://doi.org/
10.22184/1993-8578.2023.16.7-8.450.455.
ВВЕДЕНИЕ
Атомно-силовая микроскопия позволяет не только воссоздавать 3D-рельеф исследуемых образцов, но и получать многочисленные данные об адсорбции частиц на различных подложках, адгезии, упругости измеряемых объектов и других биомеханических свойств. С помощью АСМ можно создавать морфометрический портрет клеток крови [3], оценивать влияние цитотоксических веществ на опухолевые клетки [4], изучать характер адсорбции частиц на сенсорных подложках [5].
При обилии возможностей АСМ необходимо уделять внимание методике обработки данных. Сканирование в атомно-силовой микроскопии осуществляется построчно, при переходе на новую сроку на изображении появляются ступени (рис.1a), которых в действительности, конечно, не существует. Особенно явным этот артефакт становится при резком изменении амплитуды перепада высот от строки к строке, когда в AСМ наблюдаются одиночные объекты, между которыми есть строки, в которые входит только рельеф гладкой поверхности подложки (рис.1a).
Чтобы избавиться от этого ступенчатого рельефа в ПО "ФемтоСкан Онлайн" используется функция "Усреднение по строкам", которая приводит среднюю высоту в каждой из строк изображения к единому значению. В большинстве случаев вместе с функцией "Удаление среднего наклона" усреднение по строкам позволяет получить хороший кадр, но не всегда получается хорошо обработать изображения с одиночными объектами. Из-за присутствия на изображении строк одной лишь подложки средние значения по всему кадру будут слишком отличаться, после применения функции возле наиболее крупных объектов появляется заметная "тень" (рис.1b).
Появившиеся затемненные участки можно убрать, выделив крупные объекты с помощью инструмента "Выделение области" и используя функцию "Выравнивание по строкам" за исключением выделенной области.
Для более качественного выравнивания фона можно воспользоваться алгоритмом выравнивания подложки с помощью функции "Вычитание изображений". Для этого мы сделаем три изображения: первое – исходное, которое мы будем обрабатывать, второе представляет собой подложку без объектов, и третье – наше итоговое изображение, которое на первом этапе необходимо продублировать из первого. Сначала на исходном изображении выделяем все интересующие детали (рис.2a) и удаляем их. Далее дублируем кадр без объектов (рис.2b) и воспользуемся функцией "Выровнять по строкам", получим второе изображение с выровненным фоном. Теперь вычитаем из изображения без объектов (рис.2b) кадр с выровненной подложкой. Разность двух изображений представлена на рис.2с. Полученный результат вычитаем из третьего изображения. Итоговый кадр можно сравнить с исходным на рис.3.
После применения алгоритма выбивающиеся строки окончательно исчезают (рис.3).
С помощью функции "Выделить объекты" также можно подготовить подробный анализ морфологии частиц, например, для СаР-частиц мы можем получить данные о геометрии каждой частицы (рис.4): измерить периметр, площадь, объем, форм-фактор, шероховатость, среднюю и максимальную высоту.
Зеленым контуром автоматически выделена частица на подложке, пороговые параметры выделения можно изменять. На основе выделения ПО формирует таблицу с данными (табл.1):
P – периметр, длина границы объекта в плоскости XY;
S – площадь, занимаемая объектом в проекции на плоскость XY;
RMS – дисперсия высоты объекта (шероховатость);
форм-фактор 1 (FF1) – отношение радиуса окружности эквивалентной площади к радиусу окружности эквивалентного периметра. Для круглого объекта этот форм-фактор равен единице. Чем сильнее изрезан периметр объекта, тем ближе его значение к нулю;
форм-фактор 2 (FF2) – отношение удвоенной длины скелета объекта к его периметру. Для тонкой нити это отношение равно единице, для окружности оно равно нулю;
H – максимальная высота объекта,
H_av – средняя высота объекта.
Собрав такую статистику по достаточной выборке частиц, можно сформировать морфометрический портрет образца, который в дальнейшем позволит идентифицировать объекты при измерении частиц разных размеров.
ВЫВОДЫ
Программное обеспечение играет существенную роль в интерпретации данных зондовой микроскопии. С помощью АСМ можно оценивать чистоту образцов, характерные геометрические размеры частиц, склонность частиц к разрушению в зависимости от используемой подложки. Понимание алгоритмов работы ПО, а также использование различных функций позволяют получить максимальное количество данных с помощью этого метода.
БЛАГОДАРНОСТИ
Работа выполнена по госзаданию при финансовой поддержке физического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова (Регистрационная тема 122091200048-7).
ПО "ФемтоСкан Онлайн" предоставлено ООО НПП "Центр перспективных технологий", www.nanoscopy.ru.
Авторы благодарны Фонду содействия инновациям и правительству Москвы за всестороннюю поддержку деятельности ЦМИТ "Нанотехнологии".
ИНФОРМАЦИЯ О РЕЦЕНЗИРОВАНИИ
Редакция благодарит анонимного рецензента (рецензентов) за их вклад в рецензирование этой работы, а также за размещение статей на сайте журнала и передачу их в электронном виде в НЭБ eLIBRARY.RU.
Декларация о конфликте интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликтов интересов или личных отношений, которые могли бы повлиять на работу, представленную в данной статье.
ЛИТЕРАТУРА / REFERENCES
Akhmetova A.I., Yaminsky I.V. FemtoScan Online software in virus research. NANOINDUSTRY. 2021. Vol. 14, no. 1(103), PP. 62–67. https://doi.org/10.22184/1993-8578.2021.14.1.62.67
Yaminsky I.V., Akhmetova A.I., Maksimova N.E. Software for scanning probe microscopy of bacterial cells. Medicine and high technology. 2022. Vol. 4. PP. 5–8. https://dx.doi.org/10.34219/2306-3645-2022-12-4-5-8
Отзывы читателей
