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Open-CSAM, a new tool for semi-automated analysis of myofiber cross-sectional area in regenerating adult skeletal muscle.
Skeletal Muscle ( IF 4.9 ) Pub Date : 2019-01-10 , DOI: 10.1186/s13395-018-0186-6
Thibaut Desgeorges 1 , Sophie Liot 1 , Solene Lyon 2 , Jessica Bouvière 1 , Alix Kemmel 1 , Aurélie Trignol 1 , David Rousseau 2 , Bruno Chapuis 3 , Julien Gondin 1 , Rémi Mounier 1 , Bénédicte Chazaud 1 , Gaëtan Juban 1
Affiliation  

Adult skeletal muscle is capable of complete regeneration after an acute injury. The main parameter studied to assess muscle regeneration efficacy is the cross-sectional area (CSA) of the myofibers as myofiber size correlates with muscle force. CSA analysis can be time-consuming and may trigger variability in the results when performed manually. This is why programs were developed to completely automate the analysis of the CSA, such as SMASH, MyoVision, or MuscleJ softwares. Although these softwares are efficient to measure CSA on normal or hypertrophic/atrophic muscle, they fail to efficiently measure CSA on regenerating muscles. We developed Open-CSAM, an ImageJ macro, to perform a high throughput semi-automated analysis of CSA on skeletal muscle from various experimental conditions. The macro allows the experimenter to adjust the analysis and correct the mistakes done by the automation, which is not possible with fully automated programs. We showed that Open-CSAM was more accurate to measure CSA in regenerating and dystrophic muscles as compared with SMASH, MyoVision, and MuscleJ softwares and that the inter-experimenter variability was negligible. We also showed that, to obtain a representative CSA measurement, it was necessary to analyze the whole muscle section and not randomly selected pictures, a process that was easily and accurately be performed using Open-CSAM. To conclude, we show here an easy and experimenter-controlled tool to measure CSA in muscles from any experimental condition, including regenerating muscle.

中文翻译:

Open-CSAM,一种用于半自动分析成年骨骼肌再生中肌纤维横截面积的新工具。

成年骨骼肌在急性损伤后能够完全再生。研究评估肌肉再生功效的主要参数是肌纤维的横截面积(CSA),因为肌纤维的大小与肌肉力量相关。CSA分析可能很耗时,并且在手动执行时可能会触发结果变化。这就是开发诸如SMASH,MyoVision或MuscleJ软件之类的程序以完全自动化CSA分析的原因。尽管这些软件可有效测量正常或肥大/萎缩性肌肉的CSA,但它们无法有效测量再生肌肉的CSA。我们开发了ImageJ宏Open-CSAM,以对来自各种实验条件的骨骼肌进行CSA的高通量半自动分析。该宏允许实验者调整分析并纠正由自动化引起的错误,而这对于全自动程序是不可能的。我们显示,与SMASH,MyoVision和MuscleJ软件相比,Open-CSAM能够更准确地测量再生和营养不良性肌肉中的CSA,并且实验者之间的差异可以忽略不计。我们还表明,要获得代表性的CSA测量值,有必要分析整个肌肉部分而不是随机选择的图片,而使用Open-CSAM可以轻松,准确地执行此过程。总而言之,我们在这里展示了一种易于控制且由实验人员控制的工具,可以从任何实验条件(包括再生肌肉)测量肌肉中的CSA。我们显示,与SMASH,MyoVision和MuscleJ软件相比,Open-CSAM能够更准确地测量再生和营养不良性肌肉中的CSA,并且实验者之间的差异可以忽略不计。我们还表明,要获得代表性的CSA测量值,有必要分析整个肌肉部分而不是随机选择的图片,而使用Open-CSAM可以轻松而准确地执行此过程。总而言之,我们在这里展示了一种易于控制且由实验人员控制的工具,可以从任何实验条件(包括再生肌肉)测量肌肉中的CSA。我们显示,与SMASH,MyoVision和MuscleJ软件相比,Open-CSAM能够更准确地测量再生和营养不良性肌肉中的CSA,并且实验者之间的差异可以忽略不计。我们还表明,要获得代表性的CSA测量值,有必要分析整个肌肉部分而不是随机选择的图片,而使用Open-CSAM可以轻松,准确地执行此过程。总而言之,我们在这里展示了一种易于控制且由实验人员控制的工具,可以从任何实验条件(包括再生肌肉)测量肌肉中的CSA。为了获得代表性的CSA测量结果,有必要分析整个肌肉部分,而不是随机选择的图片,而使用Open-CSAM可以轻松而准确地执行此过程。总而言之,我们在这里展示了一种易于控制且由实验人员控制的工具,可以从任何实验条件(包括再生肌肉)测量肌肉中的CSA。为了获得代表性的CSA测量结果,有必要分析整个肌肉部分,而不是随机选择的图片,而使用Open-CSAM可以轻松而准确地执行此过程。总而言之,我们在这里展示了一种易于控制且由实验人员控制的工具,可以从任何实验条件(包括再生肌肉)测量肌肉中的CSA。
更新日期:2019-11-01
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