'Fungal Feature Tracker' ускорит исследования в микологии

Новый программный инструмент Fungal Feature Tracker может ускорить понимание морфологии и роста грибов. Гильермо Видаль-Диес де Ульсуррун и его коллеги из лаборатории Йен-Пин Сюэ в Академии Синика (Тайбэй, Тайвань) представляют этот инструмент в журнале PLOS Computational Biology.

Из примерно 5 миллионов различных видов грибов большинство образует сложные сети нитевидных структур, которые они используют для перераспределения питательных веществ на большие расстояния. Это позволяет организмам выживать в экстремальных условиях, и иногда они могут достигать размеров целых лесов. Несмотря на разнообразие и повсеместное распространение нитчатых грибов, их морфология и динамика роста плохо изучены из-за отсутствия эффективных количественных методов.

Используя последние достижения в области визуализации и информатики, Видаль-Диес де Ульсуррун и его коллеги разработали новый метод получения высококачественных изображений живых грибов с клеточным разрешением с использованием базового оборудования. Они также создали новый программный инструмент, Fungal Feature Tracker, для анализа этих изображений.

Fungal Feature Tracker может использовать одно изображение для количественной оценки количества спор, производимых грибом, вычисления их размера и формы или подсчёта и измерения всех ответвлений сложной грибной сети. Он также может анализировать покадровые изображения для отслеживания изменений в грибной сети с течением времени. Короче говоря, он позволяет собирать количественные данные быстрее, чем это возможно с помощью традиционных ручных методов.

«Fungal Feature Tracker — это простой в использовании и мощный инструмент, который продвинет наше понимание роста и биологии нитчатых грибов», — говорит Сюэ.

Далее лаборатория Сюэ планирует разработать дополнительные инструменты на основе изображений, которые улучшат ручные методы, и изучить больше сценариев роста и более сложные грибные признаки. Например, они надеются изучить формирование ловушек у грибов-нематофагов с помощью покадрового анализа. В целом, они ожидают быстрого роста использования анализа изображений для изучения нитчатых грибов во всей области исследований.