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この研究助成により、プラスミドを用いた胎内エレクトロポレーションやAAVを用いたウイルス注射に使用できる7色の安定したTetbowを作製することができました。また、自動化された解析パイプラインを開発し、最小限のユーザー入力であらゆる3Dボリュームデータを処理できるようにしました。本論文は投稿済みで、現在査読中です（https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.10.20.512984v1）。
まず、大規模なボリュームデータでパイプラインの精度を確認し、数百の神経細胞の樹状突起の構造を完全に検出することができました。従来は数ヶ月かかっていた解析作業を半日程度に短縮することができました。また、嗅球の分裂細胞をtetbow-7で標識し、嗅皮質内の軸索投射をイメージングすることで、長距離軸索投射を検出できることを確認した。このセットアップでは、約14-15本の軸索を確実にトレースすることができましたが、さらに改良を加えれば、さらに良い結果が得られたと思います。さらに、樹状突起の構造を複数のセクションにわたって再構築できることを示すことができました。このことは、ブロックフェイスの連続撮影や、この色情報をレジストレーションに利用するなどの分野で、将来的に応用できる可能性があります。
科学的なコラボレーションを支援するために、また、私たちの研究室がオープンアクセス科学に専念するために、私たちはすべてのコードをGitHubリポジトリ（例えば、https://github.com/mleiwe/QDyeFinder）でリリースしています。さらに、これらのコードのいくつかは、他の共焦点画像における不正確な画像を修正するために使用することができます。このように、神経科学の領域を超えて有用なリソースを提供することができます。
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