Name: التحليل السريع واستكشاف الإسفار الميكروسكوب الصور (فيديو) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-03-19T13:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 41 s
Description: اكتشف تحليل صور المجهر الفلوري بسرعة باستخدام منصة PhenoRipper. تُمكّن هذه الطريقة الباحثين من استكشاف الملامح الظاهرية المعقدة وتحديد العلاقات بين الشروط التجريبية بكفاءة عالية.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

نشكر آدم كوستر وجميع الأعضاء الآخرين في Altschuler ووو مختبرات لردود الفعل والمناقشات المفيدة. هذا البحث كان مدعوما من المعهد الوطني للصحة منح R01 GM085442 وCA133253 (SJA)، R01 GM081549 (LFW)، CPRIT RP10900 (LFW)، ومؤسسة وولش I-1619 (SJA) وI-1644 (LFW).

1. إعداد العينات والتصوير <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> خلية ثقافة <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تقسيم الثقافات بشكل روتيني والحفاظ على 20-70٪ التقاء. يوم واحد قبل التجربة، وتنمو خلايا هيلا في DMEM (Dulbecco لتعديل النسر متوسطة، انظر جدول المواد) وتستكمل مع FBS 10٪ (مصل بقري جنيني) و 1X البنسلين / الستربتوميسين. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> في يوم من التجربة، وخلايا الانقسام المتزايد في الثقافة (حوالي 50٪ متموجة). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> غسل الخلايا مع برنامج تلفزيوني (الفوسفات مخزنة المالحة)، تعرض إلى حوالي 2 مل من التربسين / EDTA (حمض Ethylenediaminetetraacetic) لبضع ثوان. نضح الزائدة التربسين / EDTA والحفاظ على خلايا استحم في طبقة رقيقة من التربسين / EDTA في غطاء محرك السيارة على RT ل~ 3 دقائق. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ميكانيكيا يهز القوارير مرتين وفصل الخلايا مع المصل تستكمل وسائل الإعلام. عد الخلايا وتضعف إلى 5،000 cells/50 ميكرولتر من وسائل الإعلام وعلى الفور لوحة 50 ميكرولتر / جيد على لوحة الزجاج 384 جيدا أسفل باستخدام الروبوت الآلي التعامل مع السائل (فقط 30 جيدوتستخدم لوحة من ليالي هنا). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> احتضان لوحة في RT لمدة 30 دقيقة لتقليل آثار الحافة في الآبار 5. بعد لوحات RT الحضانة، والمكان في 37 درجة مئوية / 5٪ CO 2 حاضنة بين عشية وضحاها. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> سيتم يعاير كل المخدرات في مكررة. إضافة 25 ميكرولتر من المخدرات إلى الآبار المقابلة على لوحة تحتوي على وسائل الإعلام بالفعل. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إصلاح اللوحة مع 4٪ محلول بارافورمالدهيد في برنامج تلفزيوني في 24 العلاج من تعاطي المخدرات آخر ساعة. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تلطيخ يتم سرد الأجسام المضادة المحددة الابتدائية، والأجسام المضادة الثانوية fluorescently المسمى والبقع الفلورسنت الأخرى التي تم استخدامها هنا في جدول المواد. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> Permeabilize خلايا ثابتة مع 0.2٪ تريتون X-100 الحل في TBS (المالحة تريس مخزنة) لمدة 3 دقائق، وتغسل مع TBST (المالحة تريس مخزنة + توين 20) 3X. إضافة 5٪ BSA (الأبقار مصل الزلال) حل في TBST للحظر. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> احتضان لوحة في RT لمدة 2 ساعة ثم يغسل مع TBST 3X. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> جعل مخفف الأجسام المضادة الأوليةالأيونات في 5٪ BSA في TBST (انظر جدول المواد)، وإضافة 10 ميكرولتر / جيد. احتضان لوحة في RT لمدة 2 ساعة، ثم يغسل 3X مع TBST. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> جعل dilutionin الضد الثانوية 5٪ BSA في TBST (انظر جدول المواد)، وإضافة 10 ميكرولتر / جيد. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> احتضان لوحة في الظلام في RT لمدة 2 ساعة ثم يغسل مرتين مع TBST. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحضير التخفيفات لهويشت وphalloidin (انظر جدول المواد) في برنامج تلفزيوني وإضافة 10 ميكرولتر / جيد. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> احتضان لوحة في الظلام لمدة 30 دقيقة في RT. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> بعد 2 يغسل TBST، بطانات في احباط وتخزينها في 4 درجات ثاني / N. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> التصوير الحصول على الصور باستخدام المجهر epifluorescence باستخدام الهدف 20X مع الكاميرا 1X1 binning. الحصول على ستة عشر صور لكل بئر، ليصبح المجموع 480 صور (قنوات X3). </li></ol> 2. تحليل الصور تحميل وتثبيت PhenoRipper من phenoripper.org، وإطلاق PhenoRipper لبدء تحليل معهد العالم العربيغيس. يدعم PhenoRipper حاليا TIFF، PNG، و JPEG وجميع الأشكال الأخرى التي يدعمها MATLAB (البرمجيات عادة المجهر دعم التصدير إلى TIFF). 2.1 بيانات تحميل <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> لا يوجد اصطلاح التسمية / المنظمة القياسية للصور المجهري، والتي يمكن أن تجعل تحميل الصور والبيانات الوصفية ربط (أي الشرح التجريبية مثل نوع العلاج، وكذلك عدد وهلم جرا) الجزء الأكثر تحديا لسير العمل. اختيار واحد من الأساليب المقدمة (موضح أدناه). <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> PhenoLoader: اختر هذا الخيار لشبه تلقائيا تحميل البيانات عندما يكون اسم الملف و / أو بنية الدليل يحتوي على معلومات كافية لصور مجموعات كما تريد (على سبيل المثال B16 HeLa_Drug5-DAPI.png قد تشير إلى أن الصورة هي من بئر B16، يتم التعامل مع الخلايا مع المخدرات التي ID هو 5، ويلتقط الصورة وصمة عار دابي النووية - مع هذا اصطلاح التسمية، وجميع الصور من A1 جيدا أو تعامل مع المخدرات 5 يمكن تجميعها بسهولة). سوف المعالجتوجيه المستخدم خطوة بخطوة لربط البيانات الوصفية مع مجموعات الصور وتحديد علامات على النحو التالي: <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> انقر على &quot;هيكل ملف&quot; للوصول إلى إطار PhenoLoader. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> انقر على &quot;تعريف الدليل الجذر&quot; لتحديد الدليل الذي يحتوي على صورة البيانات. ثم تحديد الملفات التي لا تستخدم (الملفات غير المستخدمة) لتحليل (اختياري، يمكن أن تترك فارغة). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> انقر على &quot;تعريف علامات&quot; لتحديد المؤشرات الحيوية المستخدمة في التجربة وربطها مع الصور. على وجه التحديد، انقر على ملف صورة ثم تحديد جزء من اسم الملف الذي يعرف بشكل فريد المؤشرات الحيوية. أخيرا، أدخل اسما للكل العلامات البيولوجية. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> انقر على &quot;تعريف الفوقية&quot; لربط المعلومات مع كل صورة. على وجه التحديد، انقر على ملف الصورة، ومن ثم تحديد جزء من اسم الملف تحديد معلومات الصورة (على سبيل المثال &quot;B16&quot; لاسم أيضا). نافذة يسأل عن اسم المجموعة (على سبيل المثال &quot;نحنليرة لبنانية &quot;) سوف يطفو على السطح، أدخل اسما. سيتم عرض أعضاء المجموعة المستخرجة من اسم الملف على جدول المجموعة (على سبيل المثال على القائمة الكاملة للأسماء أيضا). لإضافة معلومات إضافية غير موجودة في اسم الملف، انقر على&quot; (اختياري) التالي &quot;الزر. انقر على&quot; إضافة البيانات الوصفية المجموعة &quot;، أدخل اسم مجموعة إضافية (على سبيل المثال&quot; مخدرات &quot;) ولكل قيمة من مجموعة محددة مسبقا (على سبيل المثال&quot; حسنا &quot;)، أدخل قيمته (على سبيل المثال&quot; تاكسول &quot;) وليس هناك حد لعدد من الجماعات الإضافية التي يمكن إضافتها. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> أخيرا، انقر على &quot;إنشاء Metadatafile&quot; لإنشاء ملف التعريف ومواصلة التحليل. إذا تم إنشاء ملف التعريف السابق، الخطوات المذكورة أعلاه يمكن تجنبها عن طريق تحميل الملف مباشرة باستخدام خيار &quot;بيانات ميتا ملف&quot; (وصفها في 3 أدناه). </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> قوالب التعبير العادية استنادا: التعبيرات العادية هي نهج موحد لمطابقة أنماطفي النص. اختيار هذا الخيار عندما يكون اسم الملف و / أو بنية الدليل يحتوي على معلومات كافية لمجموعة الصور واصطلاح التسمية يطابق أحد القوالب الموجودة من قبل. القوالب المخصصة على أساس التعابير العادية ويمكن أيضا تعريف وإعادة استخدامها يدويا. ويوصى هذا الخيار للمستخدمين المتقدمين فقط مألوفة مع التعابير العادية. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> الفوقية الملف: اختر هذا الخيار لالتفصيل في نهاية المطاف. تحديد وتحميل فاصلة فصل القيم (CSV) ملف يحتوي على أسماء الملفات والبيانات الوصفية المرتبطة بها مع كل صورة. مثال على تنسيق الملف يتوفر على تحميل جزء من موقع على شبكة الإنترنت (phenoripper.org). ببساطة تحميل الملف من خلال واجهة لعرض المعلومات التي يحتوي عليها. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> حدد الحقل البيانات الوصفية التي تحدد مكررات في التجربة لتجنب أخذ العينات زائدة عن الحاجة. لمجموعات البيانات التي تحتوي على مكررات (يجب أن يكون على سبيل المثال جميع الصور في بئر مماثلة)، تجميعها معا (مثلا جيدا) يمكن الظهورأداء اوفه. في معظم الحالات فمن المعقول أن تختار الخيار الافتراضي &quot;عشوائية (لا أعرف)&quot; الذي يختار مجموعة فرعية عشوائي. </li></ol> 2.2 إعداد تحليل معلمات انقر على &quot;مجموعة معلمات&quot; لتعريف المعلمات المطلوبة لمعالجة البيانات. المعلمات لتعريف هي على اللوحة اليسرى. تعرض لوحة الحق عينة من مجموعة البيانات المدمجة. انقر على الأسهم يسار / يمين للتبديل بين الصور المختلفة. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> عتبة كثافة: اختيار قيمة العتبة المناسبة لتحديد ما يقرب من الأجزاء الخلوية (بدلا من الخلفية، والمناطق noncellular) من الصور. وprecalculated عتبة بواسطة PhenoRipper، ولكن يمكن تعديلها لتحسين تسليط الضوء على المناطق الخلوية باستخدام شريط التمرير متوفرة في أعلى الصورة. إذا لم يعمل عتبة اختار في جميع الصور، وانخفاض عتبة بحيث تشمل المناطق noncellular بدلا من اسقاط المناطق الخلوية. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> كتلة Sإيزي: اختيار حجم الكتلة المناسبة (بالبكسل) لشبكة الصورة. سيتم فرضه كتل من الحجم المحدد على الصورة. ضبط حجم الكتلة للحصول على ما معدله 20-30 كتل / خلية. لركب الشبكة فوق الصورة، انقر على مربع الاختيار أمام حقل &quot;حجم الكتلة&quot;. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> معلمات اختيارية: إذا كانت الصور تحجيم السيارات لا تعرض علامات مع شدة النسبي المطلوب (غير المشبعة مثل لون واحد) أو إذا كان في حاجة إلى إسقاط علامات من التحليل، واستخدام &quot;ضبط شدة قناة&quot; الخيار. لتحديد المناطق الخلوية على مجموعة فرعية من علامات استخدام &quot;القنوات المستخدمة لعتبة&quot; الخيار. الخيارات الافتراضية من المعلمات الأخرى وعادة ما تكون كافية، ولكن إذا لزم الأمر، وضبط لهم باستخدام &quot;خيارات تحليل متقدمة&quot;. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تشغيل تحليل عن طريق الضغط على &quot;PhenoRip&quot; على لوحة التطبيق الرئيسي. وسوف يحدد تلقائيا PhenoRipper أنواع كتلة المتكررة في الصور. سيتم إنشاء ملفات تعريف المظهري لكل صورة على أساس أجزاء من أنواع مختلفة كتلة فيه. </li></ol> 3. استكشاف النتائج <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> استكشاف العلاقات بين التشكيلات المظهري من الصور باستخدام PhenoBrowser (الشكل 1). تتكون واجهة PhenoBrowser من أربع لوحات: لوحة أعلى اليسار هو تمثيل رسومي (مؤامرة مبعثر) من التشابه النسبي بين مختلف الصور / الشروط، الفريقين على حق الصور عرض عينة ظروف المحددة، واللوحة النهائية (شريط الرسم البياني ) يقارن الشخصية المظهرية. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> &quot;تجاهل إطارات فارغة&quot; باستخدام القائمة &quot;معالجة البيانات&quot;. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إزالة صور ذات نوعية رديئة: أولا، لدراسة الصور الفردية إيقاف التجميع من القائمة &quot;معالجة البيانات&quot;. المقبل، انقر فوق من خلال نقاط عزلاء في مؤامرة مبعثر وتجاهل الصور منخفضة الجودة (على سبيل المثال من التركيز، قطعة أثرية تلطيخ). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> استكشاف البيانات: بيانات التعريف التي تقرر يعرف الحقلوحدة أساسية للمقارنة (على سبيل المثال للمقارنة بين العقاقير والصور مع نفس قيمة الحقل الفوقية &quot;المخدرات&quot; بحاجة إلى أن تجمع معا). طي كافة الصور مع نفس قيمة هذا الحقل الفوقية إلى نقطة بيانات واحدة مع &quot;المجموعة حسب&quot;. على سبيل المثال، سوف تجمع من خلال المخدرات متوسط ​​الصور داخل كل لانتاج المخدرات نقطة واحدة في المخدرات. تعكس النقاط القريبة (أو البعيد) في مؤامرة مبعثر الظروف التي تثير الظواهر الخلوية مماثلة (أو متباينة). لون أو تسمية نقطة (القائمة عرض البيانات) على أساس البيانات الوصفية المتوفرة للمساعدة للتفسير. مؤامرة 3D هو للتدوير من خلال النقر على مربع الاختيار &quot;تدوير&quot; وبالضغط على الزر الأيسر وسحب الماوس فوقها. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> حدد وجهتي نظر مختلفتين لمقارنتها مباشرة. فإن لوحات عرض الصور صورة عينة لكل نقطة، وسوف تظهر لوحة الرسم البياني شريط أنواع كتلة التي هي الأكثر مختلفة بين النقطتين الترددات حدوثها. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إطلاق جlustergram من &quot;القائمة Clustergram&quot; لتقديم وجهة نظر أكثر عالمية للعلاقة بين أنواع كتلة والظروف التجريبية. من خلال تجميع كلا النوعين كتلة والظروف، وهذا يسلط الضوء على تمثيل الظواهر الخلوية التي تميز أفضل مجموعات من الظروف (الشكل 5). </li></ol>

<ol><li>Collins, T. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ImageJ+for+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Biotechniques%22%5BJournal%5D)">ImageJ for microscopy.</a> Biotechniques. 43, 25-30 (2007).</li>
<li>Carpenter, A. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CellProfiler%3A+image+analysis+software+for+identifying+and+quantifying+cell+phenotypes%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biol%22%5BJournal%5D)">CellProfiler: image analysis software for identifying and quantifying cell phenotypes.</a> Genome Biol. 7, (2006).</li>
<li>Shamir, L., Delaney, J. D., Orlov, N., Eckley, D. M., Goldberg, I. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pattern+Recognition+Software+and+Techniques+for+Biological+Image+Analysis%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Comput.+Biol%22%5BJournal%5D)">Pattern Recognition Software and Techniques for Biological Image Analysis.</a> PLoS Comput. Biol. 6, (2010).</li>
<li>Rajaram, S., Pavie, B., Wu, L. F., Altschuler, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((PhenoRipper%3A+software+for+rapidly+profiling+microscopy+images%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Methods%22%5BJournal%5D)">PhenoRipper: software for rapidly profiling microscopy images.</a> Nat. Methods. 9, 635-637 (2012).</li>
<li>Lundholt, B. K., Scudder, K. M., Pagliaro, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+simple+technique+for+reducing+edge+effect+in+cell-based+assays%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Biomol.+Screen%22%5BJournal%5D)">A simple technique for reducing edge effect in cell-based assays.</a> J. Biomol. Screen. 8, 566-570 (2003).</li>
<li>Slack, M. D., Martinez, E. D., Wu, L. F., Altschuler, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Characterizing+heterogeneous+cellular+responses+to+perturbations%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">Characterizing heterogeneous cellular responses to perturbations.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 105, 19306-19311 (2008).</li>
<li>Wolf, D. E., Samarasekera, C., Swedlow, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+analysis+of+digital+microscope+images%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+Cell.+Biol%22%5BJournal%5D)">Quantitative analysis of digital microscope images.</a> Methods Cell. Biol. 81, 365-396 (2007).</li>
<li>Zwier, J. M., Van Rooij, G. J., Hofstraat, J. W., Brakenhoff, G. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image+calibration+in+fluorescence+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22J+Microsc%22%5BJournal%5D)">Image calibration in fluorescence microscopy.</a> J Microsc. 216, 15-24 (2004).</li>
<li>Shamir, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Wndchrm+-+an+open+source+utility+for+biological+image+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Source+Code+Biol.+Med%22%5BJournal%5D)">Wndchrm - an open source utility for biological image analysis.</a> Source Code Biol. Med. 3, 13(2008).</li>
<li>Hamilton, N. A., Wang, J. T., Kerr, M. C., Teasdale, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Statistical+and+visual+differentiation+of+subcellular+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinform%22%5BJournal%5D)">Statistical and visual differentiation of subcellular imaging.</a> BMC Bioinform. 10, 94(2009).</li>
<li>Huang, K., Murphy, R. F. Automated classification of subcellular patterns in multicell images without segmentation into single cells. IEEE Int. Symp. Biomed. Imag. Macro Nano, 2004 Apr 15-18, 2, 1139-1142 (2004).</li>
</ol>

والكتاب ليس لديهم ما يكشف.

سير العمل الموصوفة هنا يسمح توصيف سريع وسهل والمقارنة بين الصور المجهري. أثبتنا أولا كيف يمكن أن يساعد هذا العمل الأمثل التجربة، على سبيل المثال عن طريق إجراء سريعا لمراقبة الجودة على الصور المجهري. المقبل، أثبتنا قدرته على تحليل البيانات الفرز الفائق الإنتاجية: كنا قادرين على المخدرات المجموعة على أساس آلية عملها. وكان هذا التجمع من المخدرات مماثلة لتلك التي وجدت باستخدام أساليب أكثر تعقيدا 6، حتى ولو كان PhenoRipper أوامر من حجم أسرع. <p class="jove_content" style...

على مدى العقد الماضي، أعطت التقدم السريع في تكنولوجيا التصوير العديد من مختبرات القدرة على أداء عالية الإنتاجية المجهري. تحول التحدي الآن من واحدة من التصوير إلى واحد من التحليل. كيف يمكننا أن تميز، قارن، واستكشاف سيل من الظواهر المعقدة حتى الآن خفية إنشاؤها بواسطة عالية الإنتاجية الشاشة التصوير نموذجية؟ وقد منح عدد من منصات صورة التحليل والمعلوماتية مستخدمين أدوات العمل المتطورة 1-3 لاستخراج المعلومات البيولوجية من مجموعات كبيرة من الصور. ومع ذلك لا تزال هناك الكثير من العقبات كبيرة في تحليل البيانات من على شاشات الصورة القائمة على الإنتاجية العالية. الصعوبات التي ينطوي مع اختيار الأوصاف المناسبة للصور وضبط من المعلمات حسابي (لنظام الفائدة) غالبا ما تؤدي في أوقات الإعداد الطويلة، لا سيما بالنسبة للمستخدمين بدون خبرة صورة التحليل. على وجه الخصوص، وتجزئة الخلية، وعملية تحديد الخلايا الفردية فين الصورة، هو عقبة رئيسية في هذا الصدد. تجزئة يمكن أن تكون حساسة للغاية لمعلمات التجريبية مثل نوع من الخلايا، كثافة الخلية وعلامات الحيوية، وكثيرا ما يتطلب التكيف المتكررة لمجموعة البيانات الكبيرة. لهذه الأسباب، تحليل الصور غالبا ما يكون خطوة مستقلة، محطة يؤديها المتخصصين بدلا من جزءا لا يتجزأ من سير العمل التجريبية. هذا ما يحول دون دورة التقييم السريع بين التحليل والتجربة، جزءا أساسيا من التنمية الفحص. نحن هنا وصف سير عمل البديلة التي هو الأمثل لارتفاع الإنتاجية مضان المجهري ويتجنب العديد من الصعوبات المذكورة آنفا. تحقيقا لهذه الغاية، ونحن الاستفادة من PhenoRipper 4، منصة برمجيات المصدر المفتوح للاستكشاف وتحليل الصور المجهري السريع. بشكل ملحوظ، PhenoRipper يتجنب العديد من التحديات التي ينطوي مع تجزئة الخلية من خلال عدم محاولة التعرف على الخلايا واحد. بدلا من ذلك، PhenoRipper يقسم الصور إلى بكسلكتل من حجم التحت خلوية وتميز في الصور من حيث الكتل التي تحتوي عليها. على وجه التحديد، لمحات PhenoRipper كتل من حيث المستندة إلى colocalization علامة الميزات وتلقائيا يحدد 4 أنواع كتلة الأكثر تمثيلا في الصور التدريب. PhenoRipper ثم يعين على كل كتلة الأكثر مماثلة نوع كتلة ممثل، وأخيرا الصور يميز على أساس أنواع من الكتل التي تحتوي عليها. بالمقارنة مع النهج القائم على خلية واحدة أكثر تقليدية، وهذا النهج يتطلب الحد الأدنى من ضبط والخبرة ما يرام. على هذا النحو، يحتاج المستخدمون فقط إلى وضع معلمتين: حجم كتلة وكثافة عتبة (لتجاهل أجزاء noncellular من الصورة)، وكلاهما مع مجموعة ردود الفعل الرسومية. الأهم من ذلك، وقد تبين سير العمل الموصوفة هنا 4 لتوسيع نطاق بسهولة إلى مجموعات البيانات أكبر من ذلك بكثير، حيث السرعة والحد الأدنى من ضبط يوفر وقتا كبيرا ومكاسب الموثوقية. في الممارسة العملية، نجد أن هذا التطبيقصرصور يقلل من الوقت اللازم لإعداد كل من وتشغيلها بواسطة أوامر متعددة من حجم 4. الناتج الرئيسي لPhenoRipper هو تمثيل مرئي للصورة التشابه، والتي تمكن المستخدم لتحديد مجموعات من الظروف التجريبية التي تسبب الخلايا لعرض الظواهر المشابهة. التجمعات PhenoRipper يجد عادة ما يكون مقارنة &quot;للتفسير البيولوجي&quot; لتلك التي تم إنشاؤها بواسطة أكثر من ذلك، أساليب خلية مقرها تستغرق وقتا طويلا 4. في الممارسة العملية، وهذا يعني أن في كثير من الأحيان، في غضون نصف ساعة من إجراء 96 تجربة جيدة مضان المجهري نموذجي، وهو مجرب بدون خبرة سابقة الصورة التحليل يمكن الحصول على قراءات موثوقة حول أداء التجربة له أو لها. يمكن المجرب ثم البدء في استكشاف العلاقات بين ظروف تجريبية مختلفة وتتعلق هذه العلاقات إلى الظواهر الصورة. ونحن لشرح سير العمل هذا هنا من خلال تحليل الآثارالمخدرات في صفوف الآلية واضحة على خلايا هيلا ملطخة عن علامات الحمض النووي وهيكل الخلية. تم تجميع الصور من الخلايا تعامل مع نفس الفئة من الأدوية معا، وظهرت الصور رديئة الجودة (تلطيخ التحف، للخروج من خلايا التركيز وهلم جرا)، والقيم المتطرفة، مما يجعلها سهلة لتحديد ويحتمل تجاهل. في حين أن هذا العمل مفيد لعدد كبير من المقايسات الصورة القائمة، وهناك العديد من الحالات التي يكون فيها بوضوح نهجا مختلفا من المحتمل أن تكون أكثر إفادة. على سبيل المثال، الإخراج من PhenoRipper هو في المقام الأول مقارنة النسبية للأنماط مضان عبر الظروف التجريبية. إذا كان مطلوبا لتوصيف المطلقة سمة محددة خلية واحدة بدلا من ذلك (على سبيل المثال عدد البقع في خلية)، سوف تكون هناك حاجة إلى تحليل واحد المستندة إلى الخلية. مع ذلك، وحتى في هذا النوع من الحالات، ومن المرجح أن كشف التغيرات في هذه الظواهر وحيدة الخلية، وبالتالي PhenoRipper أن تكون أداة مفيدة لفحص الأمثلmization.

<table><tbody><tr><td>DMEM ، ارتفاع الجلوكوز</td><td>Invitrogen</td><td>11965</td><td>نسبة عالية من الجلوكوز ، علامة L-Glutamine</td></tr><tr><td>Hoechst 33342</td><td>Invitrogen</td><td>H1399</td><td>صبغة الحمض النووي ، التخفيف 1: 2،000 من 5 مجم / مل مخزون</td></tr><tr><td>علامة phalloidin-Alexa Fluor 488</td><td>Invitrogen</td><td>A12379</td><td>السموم المترافقة ، التخفيف 1: 200</td></tr><tr><td>الجسم المضاد الأولي & alpha & -tubulin</td><td>Sigma</td><td>T9026</td><td>Primary Ab ، الفأر أحادي النسيلة ، التخفيف 1: 200</td></tr><tr><td>مضاد للفأر الثانوي المضاد للفأر TRITC</td><td>Jackson</td><td>115-025-166</td><td>مترافق الثانوي Ab ، 0.5 مجم في 1 مل PBS + 1 مل تركيز الجلسرين</td></tr><tr><td>ألدوستيرون</td><td></td><td></td><td>المستخدم: 0.2 & مو ؛ تركيز</td></tr><tr><td>M Apicidin</td><td></td><td></td><td>المستخدم: 20 مو ؛ تركيز</td></tr><tr><td>الكولشيسين</td><td></td><td></td><td>المستخدم: 0.16 مو ؛ تركيز</td></tr><tr><td>الكورتيزول</td><td></td><td></td> M <td>المستخدم: 0.2 مو ؛ تركيز</td></tr><tr><td>ديكساميثازون</td><td></td><td></td><td>المستخدم: 0.2 مو ؛ M</td></tr><tr>تركيز<td>دوسيتاكسيل</td><td></td><td></td><td>المستخدم: 0.2 مو ؛ تركيز</td></tr><tr><td>M M344</td><td></td><td></td><td>المستخدم: 20 مو ؛ تركيز M</td></tr><tr><td>MS-275</td><td></td><td></td><td>المستخدم: 5 و مو ؛ تركيز</td></tr><tr><td>م نوكودازول</td><td></td><td></td><td>المستخدم: 0.3 مو ؛ تركيز</td></tr><tr><td>بريدنيزولون</td><td></td><td></td><td>م المستخدم: 0.2 مو ؛ تركيز M</td></tr><tr><td>RU486</td><td></td><td></td><td>المستخدم: 0.2 & mu ؛ تركيز</td></tr><tr><td>M Scriptaid</td><td></td><td></td><td>المستخدم: 70 & mu ؛ M</td></tr><tr>تركيز<td>التاكسول</td><td></td><td></td><td>المستخدم: 0.3 مو ؛ M</td></tr><tr><td>Trichostatin A</td><td></td><td></td><td>تركيز المستخدم: 0.2 & mu; م</td></tr><tr>تركيز<td>Vinorelbine</td><td></td><td></td><td>المستخدمة: 0.3 & م</td></tr></tbody></table>

التحليل السريع واستكشاف الإسفار الميكروسكوب الصور

Rapid Analysis and Exploration of Fluorescence Microscopy Images

على الرغم من التقدم السريع في الإنتاجية العالية المجهري، كمي المقايسات الصورة القائمة لا تزال تشكل تحديات كبيرة. في حين أن مجموعة متنوعة من أدوات تحليل الصور المتخصصة المتاحة، معظم سير العمل التقليدية القائمة صورة التحليل بوجود منحنيات التعلم حاد (لضبط المعلمات التحليل) وينتج في أوقات التحول الطويلة بين التصوير والتحليل. على وجه الخصوص، وتجزئة الخلية، وعملية تحديد الخلايا الفردية في صورة، هو عقبة رئيسية في هذا الصدد. هنا نقدم بديل، الخلية خالية من تجزئة العمل على أساس PhenoRipper، وهو منصة البرمجيات مفتوحة المصدر مصممة لتحليل السريع واستكشاف الصور المجهري. هو الأمثل لخطوط الأنابيب المعروضة هنا للصور المناعي المجهري الثقافات الخلية ويتطلب الحد الأدنى من تدخل المستخدم. في غضون نصف ساعة، ويمكن PhenoRipper تحليل البيانات من تجربة 96 جيدا نموذجية وتوليد ملامح الصورة. يمكن للمستخدمينثم بصريا استكشاف البيانات الخاصة بهم، وأداء مراقبة الجودة على تجربتهم، وضمان استجابة للاضطرابات والتحقق من استنساخ مكررات. هذا يسهل دورة التقييم السريع بين التحليل والتجربة، وهو أمر حاسم خلال الفحص الأمثل. هذا البروتوكول هو مفيد وليس مجرد تحليل مرور الأول لمراقبة الجودة، ولكن أيضا يمكن أن تستخدم كحل نهاية إلى نهاية، وخاصة بالنسبة للفحص. سير العمل الموصوفة هنا إلى جداول مجموعات كبيرة من البيانات مثل تلك الصادرة من شاشات عالية الإنتاجية، ولقد ثبت لظروف تجريبية بواسطة مجموعة النمط الظاهري بدقة أكثر من مجموعة واسعة من النظم البيولوجية. يوفر واجهة بديهية PhenoBrowser إطارا لاستكشاف الفضاء المظهري وتتصل خصائص الصورة إلى الشروح البيولوجية. أخذت معا، فإن بروتوكول الموصوفة هنا خفض الحواجز التي تحول دون اعتماد التحليل الكمي للشاشات الصورة القائمة.

نحن هنا اختبار قدرة هذا العمل على الأدوية المجموعة على أساس آلية عملها. وكانت المصنفة خلايا هيلا في 30 بئرا من لوحة 384 جيدا والملون لDNA / الأكتين / α-تويولين. يتم سرد الأجسام المضادة المحددة الابتدائية، والأجسام المضادة الثانوية fluorescently المسمى، والبقع الفلورسنت الأخرى التي تم استخدامها في جدول المواد. وعولج 15 بئرا مع الأدوية التي تنتمي إلى ثلاث فئات الآلية (تثبيط deacetylase هيستون، واستهداف أنيبيب والحمض النووي الضارة) لمدة 24 ساعة وتصويرها باستخدام مجهر epifluorescence ...

نحن هنا وصف سير العمل بسرعة لتحليل واستكشاف مجموعات من الصور مضان المجهري باستخدام PhenoRipper، منصة تحليل الصورة وضعت مؤخرا.

Despite rapid advances in high-throughput microscopy, quantitative image-based assays still pose significant challenges. While a variety of specialized ...

الهدف العام من هذا الإجراء هو استخدام منصة لتحليل الصور من أجل تحليل واستكشاف صور المجهر الفلوري بسرعة. ويتم تحقيق ذلك أولاً عن طريق استزراع الخلايا في طبق، وإضافة الاضطرابات إلى كل بئر ثم تحضين الطبق. بعد ذلك يتم الحصول على الصور باستخدام مجهر فلوري آلي، ثم تُحمّل الصور شبه تلقائياً على منصة pheno ripper لتحليل الصور باستخدام أداة pheno loader.بعد ضبط معاملات التحليل، يقوم برنامج pheno ripper تلقائيًا بتحديد أنواع الكتل المتكررة في الصور وإنشاء ملفات تعريف نمطية لكل صورة يمكن استكشافها باستخدام pheno browser. وفي النهاية، يوضح مخطط التجميع (cluster gram) النهائي العلاقات بين الظروف المختلفة وميزات الصور، مما يسمح بمقارنة الأنماط الظاهرية المعقدة والدقيقة التي نتجت عن فحص التصوير عالي الإنتاجية. وتتمثل الميزة الرئيسية لهذه التقنية مقارنة بالطرق الحالية التي تتطلب تحديدًا آليًا للخلايا الفردية في أنها أسرع بكثير وأسهل في الاستخدام.يمكن لهذه الطريقة أن تساعد في الإجابة على أسئلة جوهرية في المجال الطبي الحيوي، مثل كيفية تأثير الأدوية المختلفة على العمليات الخلوية. تبدأ هذه العملية بزراعة الخلايا وتثبيتها كما هو موضح في البروتوكول النصي، ثم تلوين الخلايا المثبتة باستخدام أجسام مضادة أولية محددة، وأجسام مضادة ثانوية مشعة فلوريسنتياً، وأصباغ فلورية أخرى يمكن العثور عليها في البروتوكول النصي. بعد تلوين الخلايا، يتم الحصول على الصور باستخدام مجهر الفلورة فوق النسيج (epi fluorescence microscope).في هذا المثال، استخدمنا تكبيرًا بمقدار 20x مع كاميرا one by one camera.Benning. قمنا بالتقاط 16 صورة لكل بئر، بإجمالي 480 صورة. لتحليل الصور، قم أولاً بتنزيل وتثبيت pheno ripper من pheno ripper.والتشغيل لبرنامج pheno ripper. لبدء تحليل الصور وتحميل الصور والبيانات الوصفية المرتبطة بها بشكل شبه تلقائي، انقر على "file structure" للوصول إلى "pheno loader" في "pheno loader". حدد المجلد الذي يحتوي على مجموعة بيانات الصور وحدد امتداد ملفات الصور إذا لزم الأمر.قم بتصفية الملفات التي لا تُستخدم في التحليل. انقر على "define markers" لتحديد المؤشرات الحيوية المستخدمة في التجربة وربطها بالصور. وبشكل محدد، انقر فوق ملف صورة ثم حدد جزءاً من مسار الملف الذي يميز المؤشرات الحيوية بشكل فريد.أخيراً، أدخل اسماً لكل مؤشر حيوي. الخطوة التالية هي النقر على تعريف البيانات الوصفية (define metadata). لربط المعلومات بكل صورة، انقر على ملف صورة ثم حدد جزءاً من مسار الملف الذي يحدد معلومات الصورة.ستظهر نافذة تطلب إدخال اسم للمجموعة. أدخل الاسم. سيتم عرض أعضاء المجموعة المستخرجين من اسم الملف في جدول المجموعة.يمكن استخدام هذه المعلومات أثناء تصور نتائج التحليل. لإضافة معلومات إضافية غير موجودة في اسم الملف، انقر على زر إضافة معلومات إضافية، ثم اختر إضافة مجموعة بيانات وصفية، وأدخل اسم المجموعة الإضافية. يتبع ذلك إدخال كل قيمة للمجموعة المحددة مسبقاً، مع العلم أنه لا يوجد حد أقصى لعدد المجموعات الإضافية التي يمكن إضافتها.أخيرًا، انقر على create metadata file لإنشاء تعليق توضيحي للبيانات قابل للقراءة بواسطة pheno ripper، واختر حقل البيانات الوصفية الذي يحدد المكررات في التجربة لتجنب أخذ عينات مكررة. بالنسبة لمجموعة البيانات التي تحتوي على مكررات، فإن تجميعها معًا يمكن أن يحسن الأداء. بعد ذلك، انقر على set parameters لتحديد المعاملات المطلوبة لمعالجة مجموعة البيانات.تظهر المعلمات التي يجب تحديدها في اللوحة اليسرى. وتعرض اللوحة اليمنى عينة من مجموعة البيانات الناتجة.انقر على الأسهم الموجودة على اليمين أو اليسار للتنقل بين الصور المختلفة، ثم اختر قيمة عتبة مناسبة لتحديد الأجزاء الخلوية في الصور بشكل تقريبي. يقوم برنامج pheno ripper بحساب قيمة العتبة مسبقاً، ولكن يمكن تعديلها لتحسين إبراز المناطق الخلوية باستخدام شريط التمرير المتاح أعلى الصورة.إذا لم تكن العتبة المختارة فعالة عبر جميع الصور، فقم بخفض العتبة بحيث تشمل المناطق غير الخلوية بدلاً من استبعاد المناطق الخلوية. بعد ذلك، اختر حجم كتلة مناسباً مقاساً بالبكسل لتقسيم الصورة إلى شبكة من الكتل. اضبط حجم الكتلة للحصول على متوسط يتراوح من 20 إلى 30 كتلة لكل خلية عند تراكب الشبكة فوق الصورة.انقر فوق مربع الاختيار الموجود أمام حقل حجم الكتلة (block size). إذا كانت الصور ذات المقياس التلقائي لا تعرض علامات بالكثافات النسبية المطلوبة، أو إذا كان من الضروري استبعاد بعض العلامات من التحليل، فاستخدم خيار ضبط كثافة القناة (adjust channel intensity) لتحديد المناطق الخلوية في مجموعة فرعية من العلامات. اختر القنوات المستخدمة لخيار العتبة (threshold) الافتراضي.عادةً ما تكون خيارات المعلمات الأخرى كافية، ولكن يمكن تعديلها إذا لزم الأمر. وباستخدام خيارات التحليل المتقدمة، قم بإجراء التحليل بالضغط على pheno rip في لوحة التطبيق الرئيسية. سيقوم برنامج Pheno ripper بتحديد أنواع الكتل المتكررة في الصور تلقائياً.سيتم إنشاء ملفات تعريف مظهرية لكل صورة بناءً على كسور أنواع الكتل المختلفة الموجودة فيها. استكشف العلاقات بين الملفات التعريفية المظهرية للصور باستخدام متصفح المظاهر (pheno browser). تتكون واجهة متصفح المظاهر من أربعة لوحات.يمثل اللوح العلوي الأيسر تمثيلاً بيانياً للتشابه النسبي بين الصور والظروف التجريبية المختلفة. ويعرض اللوحان الموجودان على اليمين صوراً عينة للظروف المختارة. بينما يقارن اللوح الأخير الملامح المظهرية للظروف المختارة.أولاً، قم بإيقاف خيار التجميع من قائمة معالجة البيانات لفحص الصور الفردية. بعد ذلك، انقر على النقاط الشاذة في المخطط المبعثر واستبعد الصور ذات الجودة المنخفضة. حدد حقل البيانات الوصفية الذي يحدد وحدة المقارنة الأساسية.على سبيل المثال، لمقارنة الأدوية، قم بتجميع الصور التي لها القيمة نفسها في حقل البيانات الوصفية الخاص بالدواء. تمثل كل نقطة الآن دواءً واحدًا؛ وباستخدام قائمة عرض البيانات، يمكنك تلوين النقاط أو وضع تسميات عليها بناءً على البيانات الوصفية المتاحة للمساعدة في التفسير. تعكس المسافة بين النقاط التشابه المظهري النسبي للظروف التجريبية المقابلة.تشير النقاط الأكثر تقارباً إلى وجود تشابه أكبر. يمكن تدوير المخطط ثلاثي الأبعاد عن طريق تحديد مربع الاختيار "قابلة للتدوير". قم بسحب الماوس فوق الرسم البياني مع الاستمرار في الضغط على زر الماوس الأيسر.اختر نقطتين مختلفتين لمقارنتهما مباشرة. ستعرض لوحات الصور صورًا نموذجية لكل منهما، بينما ستوضح لوحة المخطط الشريطي أنواع الكتل التي تميز بين النقطتين بشكل أفضل. قم بتشغيل المخطط العنقودي (cluster gram) من قائمة المخططات العنقودية لتقديم رؤية أكثر شمولاً للعلاقة بين أنواع الكتل والظروف التجريبية من خلال تجميع كل من أنواع الكتل والظروف معاً.يسلط هذا التمثيل الضوء على الأنماط الظاهرية الخلوية التي تميز مجموعات الحالات بشكل أفضل. تم استخدام Pheno ripper لتحليل خلايا hela التي صُبغت فلوريسنتياً لـ DNA Acton وalpha tubulin وصُوّرت بعد المعالجة بمثبطات histone deacetylase، والأدوية التي تستهدف الأنابيب الدقيقة، والأدوية المسببة لتلف DNA. تم ضبط عتبة المقدمة لهذه الصور عند 5% وحجم الكتلة عند 20 بكسل، وقد استغرق تحليل مجموعة البيانات هذه حوالي 10 دقائق على جهاز كمبيوتر مكتبي قياسي.تم استخدام واجهة متصفح pheno لاستكشاف النتائج. وتتم تصور التشابهات المظهرية النسبية بين الصور باستخدام القياس متعدد الأبعاد. تمثل كل نقطة صورة واحدة ملونة حسب آلية عمل الدواء الخاص بها.يوضح هذا المخطط أنه يمكن استخدام الملفات المظهرية لتجميع الأدوية وفقاً لآلية عملها. وكان من السهل تحديد العيوب التصويرية، مثل صبغ المسام والإطارات الفارغة، نظراً لبروزها كقيم شاذة واضحة. ويربط المخطط العنقودي للبيانات هذا التجميع بالملفات المظهرية الموضحة هنا.يمثل كل صف دواءً واحداً، ويمثل كل عمود نوعاً من الكتل. وتعكس قيم التدرج الرمادي الملامح المظهرية؛ حيث تشير القيمة الأفتح إلى نسبة أعلى من ذلك النوع من الكتل. ويقوم التجميع الهرمي بفصل الأدوية المختلفة بشكل كبير حسب الفئة الدوائية.بمجرد إتقان هذه التقنية، يمكن إتمامها في غضون 10 دقائق إذا نُفذت بشكل صحيح. وعقب اتباع هذا الإجراء، يمكن إجراء طرق أخرى مثل تحليل IRA. سيساعد ذلك في الإجابة على أسئلة إضافية، مثل كيفية تأثير الجينات المختلفة على مسارات متشابهة.

rapid-analysis-and-exploration-of-fluorescence-microscopy-images

Research

JoVE Journal

Biology

علم الأحياء

وضعنا منصة البرمجيات التي تستخدم Imaris العلوم العصبية، وImarisXT MATLAB لقياس التغيرات في مورفولوجية شكل غير معروف مأخوذ من ثلاثي الأبعاد من الخلايا مبائر مضان واحد. ويمكن استخدام هذا النهج الجديد لقياس التغييرات في شكل الخلية بعد تفعيل مستقبلات وبالتالي يمثل أداة ممكنة إضافية لاكتشاف المخدرات.

أداة تحليلية يحدد مقدار التغييرات الخلوية الصرف من التقاط صور ثلاثية الأبعاد الإسفار

الالتهام الذاتي هو عملية في كل مكان التي تمكن الخلايا تتحلل وإعادة تدوير البروتينات والعضيات. نحن نطبق المجهري مضان متقدمة لتصور وقياس صغيرة، ولكن التغييرات الأساسية، المادية المرتبطة تحريض الالتهام الذاتي، بما في ذلك تشكيل وتوزيع autophagosomes والجسيمات الحالة، والانصهار بهم إلى autolysosomes.

التحليل الكمي الالتهام الذاتي باستخدام المجهر مضان المتقدم 3D

نقدم بروتوكول بسيط للحصول على الأفلام المجهري مضان من خلايا الخميرة في التزايد، ومجموعة من البرامج المستندة إلى واجهة المستخدم الرسومية لاستخراج البيانات وحيدة الخلية سلسلة زمنية. يتضمن تحليل النسب الآلي وتقسيم الوقت الاحالة متكاملة مع الفحص البصري وكرأيشن اليدوي للبيانات مجنزرة.

الحصول على الإسفار الوقت الفاصل بين الأفلام من الخميرة في مهدها وتحليل ديناميات وحيدة الخلية باستخدام الطعوم

قدم هو المعلوماتية سير العمل المرن تمكين المضاعفة التحليل القائم على الصورة من خلايا fluorescently المسمى. سير العمل الكمي علامات النووية وحشوية ويحسب علامة النبات بين هذه الأجزاء. يتم توفير إجراءات اضطراب الخلايا باستخدام سيرنا ومنهجية موثوقة لكشف علامة المناعي غير المباشر في أشكال 96-جيدا.

سير العمل عالية المحتوى، الكمي خلية فردية من نيون علامات من المجاهر البيانات العالمي، بدعم من برمجيات المصدر المفتوح

غالبا ما يوفر &gt;jove_content&lt;القياس الكمي الدقيق لأحداث الاتجار الحويصلي بنتائج تحليلات رئيسية حول أدوار بروتينات معينة وتأثيرات الطفرات. تقدم هذه الورقة طرقا لاستخدام pHluorin الفائق ، وهو متغير GFP حساس للأس الهيدروجيني ، كأداة للقياس الكمي للأحداث الداخلية في الخلايا الحية باستخدام المجهر الفلوري الكمي وقياس التدفق الخلوي.

تطبيقات pHluorin لالكمي، الحركية وعالية الإنتاجية تحليل الإلتقام في مهدها الخميرة

نقدم ارتفاع محتواها أداة مفتوحة المصدر تحليل (HCA) باستخدام آلية التصوير مضان عمر (FLIM) لمعايرة تفاعلات البروتين باستخدام فورستر نقل الطاقة الرنين (الحنق) قراءات مقرها. يتم التحكم والحصول على البيانات لهذا الصك openFLIM-HCA من قبل البرامج المكتوبة في μManager وإجراء تحليل البيانات في FLIMfit.

المصدر المفتوح تحليل عالية المحتوى الاستفادة الآلي الإسفار مدى الحياة التصوير المجهري

هنا يصف لنا بروتوكول لتجزئة الآلي للأنسجة المسمى فلوريسسينتلي على الشرائح باستخدام نظام تحليل محتوى عالية ويديفيلد (وكاس). هذا البروتوكول له تطبيقات واسعة النطاق في أي حقل الذي ينطوي كوانتيتيشن علامات مضيئة في الأنسجة البيولوجية، بما في ذلك العلوم البيولوجية والهندسة الطبية، والعلوم الصحية.

مسح الشرائح الآلي وتجزئة في الأنسجة المسمى فلوريسسينتلي باستخدام نظام تحليل ويديفيلد عالية-المحتوى

وقد أصبح التصوير الطيفي حلاً موثوقاً به لتحديد وفصل إشارات الفلورة المتعددة في عينة واحدة، ويمكن أن يميز بسهولة بين الإشارات ذات الأهمية والخلفية أو الفلورة الذاتية. يحسن التصوير الطيفي الفائق المسح الضوئي على هذه التقنية عن طريق تقليل وقت الحصول على الصور اللازمة مع زيادة نسبة الإشارة إلى الضوضاء في نفس الوقت.

التصوير المجهري للتصوير الفائق الطيفي للتصوير الضوئي الفائق الطيفي للتمييز بكفاءة بين إشارات الفلورة

نقدم سير العمل المتوفرة مجانا بنيت لاستكشاف سريع وتحليل دقيق للأجسام الخلوية في مقصورات خلية محددة في الصور المجهرية الفلوريس. تم تصميم سير العمل سهل الاستخدام هذا على برنامج المصدر المفتوح Icy ويستخدم أيضًا وظائف ImageJ. خط الأنابيب بأسعار معقولة دون معرفة في تحليل الصور.

محلل البنية الفرعية: سير عمل سهل الاستخدام للاستكشاف السريع والتحليل الدقيق للأجسام الخلوية في صور المجهر الفلوري

هنا، يتم تقديم بروتوكول لاستخراج بصريا وفهرسة التوقيعات الفلورية الخلوية الفطرية (أي، autofluorescence الخلوية) من كل خلية حية الفردية الموزعة في الفضاء ثلاثي الأبعاد. هذه الطريقة مناسبة لدراسة التوقيع الفلوري الفطري للأنظمة البيولوجية المتنوعة بدقة خلية واحدة ، بما في ذلك خلايا من البكتيريا والفطريات والخمائر والنباتات والحيوانات.

إعادة بناء خلية واحدة توقيعات الفلورية الفطرية من قبل المجهر Confocal

يتم تقديم سير عمل ميكروفلويدي مفتوح المصدر يمكن الوصول إليه للتحليل الموازي لاحتباس البلازميد في البكتيريا. من خلال استخدام الفحص المجهري الفلوري لتحديد وجود البلازميد في المستعمرات الدقيقة أحادية الخلية داخل قطرات الهلام الدقيقة ، توفر هذه الطريقة بديلا دقيقا ويمكن الوصول إليه وقابلا للتطوير لعد الألواح التقليدي.

تحليل استقرار البلازميد باستخدام الموائع الدقيقة ذات القطرات مفتوحة المصدر

اكتشف تحليل صور المجهر الفلوري بسرعة باستخدام منصة PhenoRipper. تُمكّن هذه الطريقة الباحثين من استكشاف الملامح الظاهرية المعقدة وتحديد العلاقات بين الشروط التجريبية بكفاءة عالية.

التحليل السريع واستكشاف الإسفار الميكروسكوب الصور

استكشف المزيد من الفيديوهات