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BioHub Zebrafish Nuclear Morphometry 3D (In Vivo Optical Zarr Extraction) Este dataset disponibiliza a caracterização morfométrica, volumétrica e espectral em 3D de 151 núcleos mitóticos pré-divisão de embriões de peixe-zebra (Danio rerio), extraídos diretamente dos volumes de microscopia de fluorescência light-sheet em formato Zarr v3 (Kaggle: biohub-cell-tracking-during-development). A extração foi realizada sob demanda por amostragem cirúrgica de chunks temporais ($1 \times… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/fabricioslv/biohub-nuclear-morphometry-3d.

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BioHub Zebrafish Nuclear Morphometry 3D (In Vivo Optical Zarr Extraction)

Este dataset disponibiliza a caracterização morfométrica, volumétrica e espectral em 3D de 151 núcleos mitóticos pré-divisão de embriões de peixe-zebra (Danio rerio), extraídos diretamente dos volumes de microscopia de fluorescência light-sheet em formato Zarr v3 (Kaggle: biohub-cell-tracking-during-development).

A extração foi realizada sob demanda por amostragem cirúrgica de chunks temporais ($1 \times 64 \times 256 \times 256$) via HTTP Range request e descompressão Blosc/Zstandard, evitando a necessidade de download do arquivo completo de 81 GB.


1. Metodologia Óptica e Calibração Física

  • —Microscópio: Light-Sheet Fluorescence Microscopy (LSFM).
  • —Resoluções Voxel:
  • —Eixo Axial: $\Delta Z = 1.625\,\mu m$
  • —Eixo Lateral: $\Delta Y = \Delta X = 0.40625\,\mu m$
  • —Volume de Voxel Unitário: $V_{\text{vox}} = 1.625 \times 0.40625^2 \approx 0.2682\,\mu m^3$
  • —Bounding Box 3D: Subvolume de $11 \times 25 \times 25$ voxels ($17.88 \times 10.16 \times 10.16\,\mu m$) centrado no centróide da cromatina.

2. Parâmetros Morfométricos e Tensor de Inércia 3D

Para cada núcleo mitótico:

  1. 1.Segmentação e Volume Nuclear: $$\text{Volume} = N_{\text{voxels}} \times 0.2682 \quad (\mu m^3)$$ onde os voxels são delimitados por limiarização adaptativa de intensidade local.
  1. 1.Tensor de Inércia / Matriz de Covariância Ponderada ($\mathbf{C}$): $$\mathbf{C} = \frac{1}{\sum wk} \sum{k} wk (\mathbf{x}k - \bar{\mathbf{x}})(\mathbf{x}k - \bar{\mathbf{x}})^T$$ onde os pesos $wk = Ik - I{\text{thresh}}$ refletem a densidade local de cromatina condensada.
  1. 1.Elipsoide de Inércia Equivalente: Autovalores de $\mathbf{C}$: $\lambda1 \ge \lambda2 \ge \lambda_3$.
  2. 2.Semi-eixos: $a = 2\sqrt{\lambda1}$, $b = 2\sqrt{\lambda2}$, $c = 2\sqrt{\lambda_3}$ (em $\mu m$).
  3. 3.Alongamento: $\text{Elongation} = 1 - \frac{b}{a}$
  4. 4.Esfericidade: $\Psi = \frac{c}{a}$
  5. 5.Planaridade: $\text{Flatness} = 1 - \frac{c}{b}$
  1. 1.Validação da Regra de Hertwig 3D: $$\theta{\text{Hertwig}} = \arccos \left( \frac{|\vec{e}1 \cdot \vec{n}|}{\|\vec{e}1\| \|\vec{n}\|} \right)$$ Mede a concordância entre o eixo de maior comprimento nuclear $\vec{e}1$ e o vetor normal ao plano de clivagem $\vec{n}$.

3. Sumário Estatístico Empírico (151 Núcleos Mitóticos)

Métrica Morfométrica 3DMédiaDesvio PadrãoMediana
Volume Nuclear478.72 $\mu m^3$69.06488.91
Semi-eixo Maior ($a$)7.23 $\mu m$1.786.97
Semi-eixo Intermediário ($b$)4.00 $\mu m$0.863.82
Semi-eixo Menor ($c$)2.77 $\mu m$0.532.77
Esfericidade ($\Psi$)0.4040.1230.380
Alongamento0.4200.1560.426
Ângulo de Hertwig com o Plano de Corte61.83°22.3666.50°

4. Ancoragem Epistemológica: Casa 12 da Dodecatíade

Na Dodecatíade Multiescalar, o núcleo mitótico pré-divisão ancora a Casa 12 (Bifurcação de Morse, Singularidade de Thom e Catástrofe de Dobra):

  • —A condensação de cromatina e o alongamento elipsoidal marcam a preparação de estado para a transição de fase topológica.
  • —O ângulo médio de $61.83^\circ$ reflete o regime de acoplamento viscoelástico dos blastômeros em desenvolvimento inicial.

5. Como Utilizar

python
import pandas as pd
import sqlite3

# Leitura via Parquet
df = pd.read_parquet("biohub_nuclear_morphometry_3d.parquet")
print(df.head())

# Filtrar núcleos altamente alongados
elongated = df[df["elongation"] > 0.5]
print(f"Núcleos com forte alongamento pré-mitótico: {len(elongated)}")

Curadoria: Fabrício da Silva & OmniMind Sovereign Node (2026).