Calcium, a pivotal ion in various human signaling pathways, holds significant relevance in cancer research and treatment. Investigating the transmission of spontaneous calcium signals between cells and understanding how they are influenced by different treatments is therefore an interesting area of study. This master's thesis presents a newly developed tool designed for analyzing intracellular calcium concentration [Ca2+] fluctuations. The tool encompasses a cell segmentation model, tracking algorithms, nearest neighbor identification, mean intensity measurement, and calculations of dominant frequency of [Ca2+] oscillations and signal correlation among neighboring cells. The tool was applied to fluorescence microscopy images of Madin-Darby Canine Kidney II cells expressing GCaMP6m and either treated with the cardiac glycoside ouabain, a combination of ouabain and the gap junction blocker heptanol, or left untreated for comparison. Additionally, an exploration into the impact of connexin 43 (Cx43) transfection on [Ca2+] fluctuations was undertaken. The transfection rate for Cx43 did not reach a sufficient level, impeding a thorough analysis of its influence on [Ca2+] fluctuations. Furthermore, the investigation into dominant frequencies and signal correlation did not yield conclusive findings regarding the effects of ouabain and heptanol. Nevertheless, a foundational tool for analysis has been developed, with the potential for expansion to analyze more aspects calcium signaling and application to additional cell types and treatments. / Kalcium, en central jon i olika signalvägar hos människan, spelar en viktig roll inom cancerforskning och -behandling. Att undersöka överföringen av spontana kalciumsignaler mellan celler och förstå hur dessa påverkas av olika behandlingar är därav ett intressant studieområde. I denna masteruppsats presenteras ett nyutvecklat verktyg utformat för att analysera variationer i intracellulär kalciumkoncentration [Ca2+] . Verktyget omfattar en cellsegmenteringsmodell, spårningsalgoritmer, identifiering av närmaste grannar, medelintensitetsmätning, beräkningar av dominant frekvens för oscillationer i [Ca2+] samt korrelation i dessa variationer mellan närliggande celler. Verktyget tillämpades på fluorescensmikroskopibilder av Madin-Darby Canine Kidney II-celler som uttryckte GCaMP6m och antingen hade behandlats med hjärtglykosiden ouabain, en kombination av ouabain och gap junction-blockeraren heptanol eller lämnats obehandlade för jämförelse. Dessutom undersöktes hur variationerna i [Ca2+] påverkades om cellerna transfekterades med konnexin 43 (Cx43). Andelen celler per prov som genomgick lyckad transfektion av Cx43 nådde aldrig upp till önskade nivåer, vilket förhindrade närmare analys av påverkan på [Ca2+]. Undersökningen av dominanta frekvenser och korrelation i signaler gav inte heller några entydiga svar på hur ouabain och heptanol påverkar [Ca2+]. Likväl har ett grundläggande verktyg för analys utvecklas, som har potential att utvidgas till analys av fler aspekter av kalciumsignalering och tillämpning på fler celltyper och behandlingar.

Symbiodiniaceae is a family of dinoflagellates which often live in a symbiotic relationship with cnidarian hosts such as corals. Symbiodiniaceae are vital for host survival, providing energy from photosynthesis and in return gaining protection from environmental stress and nutrients. However, when these symbiont cells are exposed to environmental stress such as elevated temperatures they can be expelled from their host, leading to the coral bleaching, a global issue. Coral reefs are vital for marine biodiversity and hold a large economic importance due to fishing and tourism.  This thesis aims to develop a computational pipeline to study growth, shape and size of Symbiodiniaceae cells, which takes microscopy images using a mother machine microfluidics device and segments the Symbiodiniaceae cells. This enables extraction ofcellular features such as area, circularity and cell count to study morphology and growth of Symbiodiniaceae based on segmentation labels. To achieve this, pretrained segmentation models from the Cellpose algorithm were evaluated to decide which was the best to use to extract features most accurately. The results showed the pretrained ‘cyto3’ model with default parameters performed the best based on the Dice score. The feature extraction showed indications of division events of Symbiodiniaceae linked to light and dark cycles, suggesting synchronicity among cells. However, segmentation needs further investigation to accurately capture cells and add statistical significance to the feature extraction.

Följande studie behandlar utvecklandet av automatiserade cellsegmenteringsmodeller med avsikt att identifiera gränser mellan celler i hjärtvävnad. Syftet är att möjliggöra analys av data genererad från multiplexed error-robust in situ hybridization (MERFISH). MERFISH är en spatial transcriptomics-teknik som till skillnad från exempelvis single-cell RNA sequencing (ScRNA-seq) och single molecule fluorescence in situ hybridization (smFISH), möjliggör profilering av hundratals RNA-sekvenser hos enskilda celler utan att förlora dess rumsliga kontext. I Kosuri laboratoriet på Salk Institute of Biological Studies i San Diego tillämpas MERFISH på mushjärtan. Syftet är att få en djupare insikt i hur celler är organiserade i friska hjärtan, och hur denna struktur ändras i och med åldring och sjukdom. Att extrahera meningsfull information från MERFISH medför dock en betydande utmaning - en exakt cellsegmentering. Studien bidrar följaktligen till utvecklandet av segmenteringsmodeller för att kringgå de utmaningar som står i vägen för all efterföljande analys. Då klassiska segmenteringsalgoritmer är otillräckliga för att segmentera den komplexa vävnad som hjärtat utgörs av, tillämpades några av dagens mest avancerade och framstående maskininlärningsalgoritmer inom fältet, kallade Cellpose och Omnipose. Givet den täta och heterogena hjärtvävnaden, som härstammar från en bred distribution av celltyper och geometrier, utvecklades två separata modeller; en för att täcka både mindre celler och kardiomyocyter skurna på tvärsnittet; och en för att enbart segmentera kardiomyocyter skurna i longitudinell riktning. Den förstnämnda modellen utvecklades och tränades i Cellpose, och uppnådde en träffsäkerhet på 91.2%. Modellen för longitudinella kardiomyocyter utvecklades istället både i Cellpose och Omnipose för att utvärdera vilket nätverk som är bäst lämpat för ändamålet. Ingen av nätverken lyckades uppnå en tillräckligt hög träffsäkerhet för att vara applicerbar, och är därmed i behov av fortsatt träning. Modellen genererad i Omnipose bedöms dock vara mest lovande, givet dess mer heltäckande segmentering. Ytterligare utvecklingsområden för framtiden innefattar segmentering av celler i fibros-täta regioner, samt att utveckla en 3D-segmentering av hela hjärtat för att uppnå en mer komplett MERFISH-analys. Sammanfattningsvis har de genererade segmenteringsmodellerna banat väg för möjliggörandet av en rigorös MERFISH-analys av hjärtat. Genom att avslöja några av de strukturella och funktionella orsakerna till hjärtsvikt på en cellulär nivå, kan vi således på sikt bidra till utvecklingen av mer effektiva terapeutiska strategier. / The following study delves into the development of automated cell segmentation models, with the intention of identifying boundaries between cells in the cardiac tissue for analysing spatial transcriptomics data. Addressing the limitations of alternative techniques like single-cell RNA sequencing (ScRNA-seq) and single molecule fluorescence in situ hybridization (smFISH), the study underscores the innovative use of multiplexed error-robust fluorescence in situ hybridization (MERFISH) deployed by the Kosuri Lab at Salk Institute for Biological Studies. This advanced imaging-based technique allows for a single-cell transcriptome profiling of hundreds of different transcripts while retaining the spatial context of the tissue. The technique can accordingly reveal how the organization of cells within a healthy heart is altered during disease. However, the extraction of meaningful data from MERFISH poses a significant challenge - accurate cell segmentation. This thesis therefore presents the development of a robust model for cell boundary identification within cardiac tissue, leveraging some of the advanced supervised machine learning algorithms in the field, named Cellpose and Omnipose. Due to the dense and highly heterogeneous tissue- stemming from a wide distribution of cell types and shapes- two separate models had to be developed; one that covers the smaller cells and the cross-sectioned cardiomyocytes, and correspondingly one to cover the longitudinal cardiomyocytes. The cross-section model was successfully developed to achieve an accuracy of 91.2%, whereas the longitudinal model still needs further improvements before being implemented. The thesis acknowledges potential areas for improvement, emphasizing the need to further improve the segmentation of longitudinal cardiomyocytes, tackle the challenges with segmenting cells within fibrotic regions of the diseased heart, as well as achieving a precise 3D cell segmentation. Nonetheless, the generated models have paved the way towards enabling efficient downstream MERFISH analysis to ultimately understand the structural and functional dynamics of heart failure at a cellular level, aiding the development of more effective therapeutic strategies.