Подструктурный анализатор является удобным для пользователя рабочим процессом, который выполняет автоматический анализ нескольких метрик микроскопии процесса. Это не означает, ноль тонн программного обеспечения с открытым исходным кодом Icy, а также с использованием машинных функций. Важно отметить, что этот рабочий процесс является доступным курорт производить знания и анализ изображений.
Многоканаловые изображения загружаются в рабочий процесс и предварительно обрабатываются для улучшения соотношения сигнала к шуму и удаления изображений или дефектов. Затем сегментация изображений изолирует области интереса, также известные как ROIs, от фона. В зависимости от уровня кластеризации и характера объектов, представляющих интерес, доступно несколько методов сегментации.
Сегментированные объекты сохраняются с определенным дескриптором в определенной папке. Затем силы и сигналы анализируются в строках и нескольких функциях, таких как местоположение, размер, форма в текстурах плотности, но количество и размер экспортируются в автоматически созданную электронную таблицу. Скачать Icy с сайта Icy.
Затем загрузите протокол Substructure Analyzer из библиотеки протоколов Icy. Откройте Icy и нажмите на инструменты в меню ленты. Нажмите на протоколы, чтобы открыть интерфейс редактора протоколов.
Нажмите на нагрузку и откройте анализатор подструктуры протокола. Загрузка протокола может занять несколько секунд. Рабочий процесс состоит из 13 общих блоков каждого блока, работающего как конвейер, состоящий из нескольких коробок, выполняющих определенные подзадаки.
Каждый блок или коробка пронумерова и имеет определенный ранг в рабочем процессе. Нажав на этот номер, назначьте ближайшую возможную позицию первому выбранному блоку. Позиции других блоков реорганизуются.
Нажав на значок верхнего левого угла, блок может быть разрушен расширен. Она также может быть увеличена, сужена или удалена. Каждый конвейер рабочего процесса правильно возникает сетью коробок, соединенных друг с другом входом и выходом.
Чтобы создать соединение, нажмите на вывод и поддерживать до тех пор, пока курсор относится к любому входу. Соединения могут быть удалены, нажав на тег вывода. При необходимости переименовывать файлы таким образом, чтобы последовательности были объединены, иметь один и тот же префикс имен, за которым следует отдельный сепаратор.
Например, последовательности отдельных каналов из изображения А называются изображением A подчеркнуть красный, изображение A подчеркнуть синий, и так далее. В той же папке создайте новую папку на канал для слияния. Например, объединить красные, зеленые и синие каналы, создать три папки и хранить соответствующие последовательности в этих папках.
Используйте только каналы слияния блоков, удалите другие блоки и сохраните протокол в качестве каналов слияния. Доступ к ящикам для того, чтобы установить параметры. В коробке, номер канала x, выберите какой канал для извлечения.
В классических изображениях RGB ноль красный, один зеленый и два синий. В поле, папка канал номер х, Backslash имя папки, содержащей изображения канала х. В коробке отдельный номер канала x.
Использование сепаратора для имени изображения. В коробке номер канала цветной карты x, укажите с числом, какой столбец модели использовать для визуализации соответствующего канала в Icy. В поле, формат объединенных изображений, написать расширение для сохранения объединенных изображений.
В левом верхнем углу блока каналов слияния нажмите на ссылку прямо справа от папки. В открытом диалоговом поле, которое появляется, дважды нажмите на папку, содержащую последовательности первого канала, которая была определена в папке коробки канал номер один. Затем нажмите на открытый, побежал протокол.
Объединенные изображения сохраняются в объединенной папке в том же каталоге, что и папки отдельных каналов. Сегментация объектов, является наиболее сложным шагом в анализе изображений. Его эффективность определяет точность полученных измерений набора.
Таким образом, анализатор структуры интегрирует как простые, так и более сложные алгоритмы, чтобы предложить различные альтернативы, адаптированные к сложности изображения и потребностям пользователей. Если объекты не касаются друг друга, другому пользователю не нужно дифференцировать кластерные объекты по отдельности, используйте сегментацию блока A.When объекты не касаются друг друга, но некоторые из них находятся в непосредственной близости, используйте сегментацию блока B.Для объектов с высоким уровнем кластеризации и выкаленной формой используйте сегментацию блока C.If объекты представляют высокий уровень кластеризации и имеют нерегулярные формы , используйте сегментацию блока D.Использовать сегментацию блока в цитоплазме кластеров, чтобы сегментировать касание цитоплазмы индивидуально, используя сегментированные ядра в качестве маркеров. Блок адаптивный для сегментации первичных объектов может обрабатываться независимо так, что несколько блоков, могут быть использованы в том же запуске, чтобы сравнить их эффективность для конкретной подструктуры, или сегментировать различные типы подструктур.
Для иллюстрации сегментации была выбрана сегментация блока B, которая будет соответствовать большему числу проблем. Чтобы использовать этот блог. Во-первых, свяжите его, чтобы выбрать папку.
Затем вызывает сигнал канала, устанавливаемый канал объекта к сегменту. Например, чтобы соответствовать B, в коробке HK означает, установить параметр классов интенсивности и приблизительные минимальные и максимальные размеры в пикселях объектов, которые будут обнаружены. Для классов интенсивности значение двух будет классифицировать пиксели в двух классах, фоне и переднем плане.
Таким образом, он адаптируется, когда контраст между объектами и фоном высок. Если объекты переднего плана имеют свои истоки интенсивности, или контраст с фоном низок, увеличьте количество классов. В коробке активные контуры оптимизируют обнаружение границ объектов.
В ходе процесса будет создана папка для сохранения изображений сегментированных объектов. В поле текста, назовите эту папку, например, сегментации ядер. Чтобы установить формат сохранения изображений сегментированных объектов, заполните окно формат изображений сегментированных объектов, запустили протокол.
Папка создается в папке, содержащей объединенные изображения. Разработаны различные блоки для адаптации к количеству законов, каналов и сотовых отсеков, которые будут анализироваться в сегментированных объектах. В следующем примере для анализа выберите анализ флуоресценции блока P.Two каналов в одном отсеке и свяжите его для выбора папки.
Блок сегментации должен был быть обработан до того, как этот анализ установит параметры папки "Входящие" изображения рентабельности инвестиций, напишите название папки, содержащей изображения сегментированных объектов, которым предшествует откат. Формат "Входящие" изображений сегментированных объектов, писать формат используется для сохранения изображений сегментированных объектов. Почтовый ящик убивает границы для удаления обоих объектов.
В противном случае, прямо сейчас, установка более полной коллекции J изображений требуется для использования этой функции. В коробках канал точечный сигнал, установите канал, где пятна должны быть обнаружены. В классических изображениях RTP ноль красный зеленый и два синий.
В коробках название локализованной молекулы напишите название молекулы, локализуя пятна. Количество полей для ответа зависит от количества молекул. В коробках длин волн на блок детектора устанавливаются параметры обнаружения пятен для каждого отдельного канала.
Для того, чтобы обрабатывать различные блоки в комнате, сохранить соединения выбранных блоков, с блоком выберите папку. Убедитесь, что их ряды ниже хорошей обработки рабочего процесса. Перед запуском рабочего процесса рекомендуется также удалить неиспользованные блоки и сохранить новый протокол с другим именем.
Нажмите на запуск, чтобы начать рабочий процесс. Когда он открывает глаза смотреть книги появляется. Двойное нажатие на папку, содержащую изображения медсестры Затем нажмите на Open, рабочий процесс будет автоматически работать.
Если обработка завершена, рабочий процесс, успешно выполненный, появится в правом нижнем углу, все блоки будут помечены зеленым знаком. Если не блок и внутренняя коробка, представляя знак стрелки, будут указывать на правильность элементов. Важно отметить, что несколько дисплеев позволяют визуализировать промежуточные результаты во время каждого запуска, чтобы контролировать обработку.
Быстрота, гибкость и функциональность этого рабочего процесса будут ограничены различными примерами. В этом первом примере мы анализируем ядерную транслокацию NF kappa B.После моделирования с увеличением концентрации альфа-TNF. Ядра и цитоплазма были очерчены с помощью блоков сегментации C и E.
NF kappa B процветать в сигнале был проанализирован с помощью глобального блока анализа транслокации. За 26 минут было проанализировано более 40 000 ячеек на 96 снимках. Полученные данные были использованы для установления этой кривой реакции дозы, показывающей индукцию ядерной транслокации NF Kappa B альфа-TNF.
Рабочий процесс также может быть использован для обнаружения размера файла и извлечения конкретной информации об их особенностях. Здесь свойства в отдельных клетках были обнаружены путем локализации EDC для белка. Ядра в цитоплазме были очерчены с помощью блоков сегментации А и Е.
EDC4 был проанализирован с помощью блоков анализа флуоресценции C.In этом примере, цитоплазмический знак EDC4 были обнаружены в обеих проанализированных клетках. Размер пикселей каждой полной стороны дается в таблице. В этом примере мы воспользовались универсальностью рабочего процесса для изучения углеводов более длительной кинетики окислительного стресса.
Ядерный признак силы катилина являются основными структурными компонентами углеводов Их количество и размер были проанализированы в зависимости от размера, состояния стресса, оцениваемого двойными разрывами пряди, локализованными с 53BP1. Ядра были очерчены с помощью сегментации прокси, ядерной силы и сигналов катилина и 53BP1, были одновременно проанализированы с помощью анализа флуоресценции Блок B.Использование данных из 2300 отдельных клеток, мы продемонстрировали значительное увеличение числа Гринфилд сайт после индукции стресса, связанные с уменьшением их размера. Эти данные убедительно свидетельствуют о том, что окислительный стресс изменяет нуклеацию энергии углеводов при использовании ядерного плазменного распределения на число меньших ядерных для сайта, чтобы оправдать изменение экспрессии катилина может изменить его локализацию и изменить нуклеацию кривых тел.
Экзогенный белок синтеза катилина GFP был переэкспрессирован. Особенности нашего тела были проанализированы в соответствии с уровнем переэкспрессии катушки GFP. Ядра были очерчены с помощью сегментации блока A.The флуоресцентные сигналы катушкина и GFP coilin, были одновременно проанализированы с помощью блока анализа флуоресценции B.Уровень переэкспрессии катушкина GFP был отражен плотностью значения сигнала GFP в отдельных ядрах.
Данные, генерируемые анализатором подструктур, показывают, что катушкин GFP в переэкспрессии значительно увеличивает размер и количество углеводов. Так как окислительный стресс увеличивает количество углеводов, но уменьшает их размер. Эти данные могут отражать, что окислительное стрессовое воздействие на структуру углеводов, скорее всего, вызвано изменением их состава, а не воздействием на определенное количество катилина.
Таким образом, анализатор структуры является высоко модульным рабочим процессом для анализа био-изображений. Она может быть адаптирована к нескольким контекстам от простого слияния каналов до количественной оценки нескольких этажей и сигналов в тысячах ячеек. Он также интегрирует простые и сложные алгоритмы сегментации в зависимости от сложности изображения и автоматизирует извлечение флуоресцентных сигнальных функций.
