子结构分析仪:用于荧光显微镜图像中细胞体快速探索和精确分析的用户友好型工作流程
July 15th, 2020
我们提出了一个自由可用的工作流程，用于在荧光显微镜图像中快速探索和准确分析特定细胞腔中的细胞体。此用户友好的工作流在开源软件 Icy 上设计，并且还使用 ImageJ 功能。在没有图像分析知识的情况下，管道是负担得起的。
子结构分析仪是一个用户友好的工作流程，可对多个过程显微镜指标进行自动分析。这并不意味着零吨的开源软件冰，也使用机器功能。重要的是，这个工作流程是负担得起的度假村产生知识和图像分析。
多通道图像在工作流程中加载和预处理，以提高信噪比并消除成像或缺陷。然后，图像分割将感兴趣的区域（也称为 RBI）与背景隔离。根据聚类级别和感兴趣对象的性质，有几种分段方法可供选择。
分段对象在特定文件夹中使用特定描述符保存。然后在行内分析力和信号，并导出多个要素，如位置、大小、密度纹理中的形状，但数量和大小将导出到自动创建的电子表格中。从冰网站下载冰。
然后从 Icy 协议库下载子结构分析器协议。打开"结冰"，然后单击功能区菜单中的工具。单击协议以打开协议编辑器接口。
单击负载并打开协议子结构分析器。协议加载可能需要几秒钟。工作流由 13 个常规块组成，每个块作为管道工作，该管道由几个执行特定子任务的框组成。
每个块或框都有编号，并且工作流中具有特定的排名。单击此编号，将最接近的第一个位置分配给所选块。其他块的位置将重新组织。
通过单击左上角图标，可以折叠展开块。它也可以放大、缩小或删除。工作流的每个管道都是正确的，由其他输入和输出连接在一起的盒子网络产生。
要创建连接，请单击输出并维护，直到光标涉及任何输入。可以通过单击输出标记来删除连接。如有必要，重命名文件以便合并序列，则具有相同的名称前缀，后跟不同的分隔符。
例如，图像 A 中的单个通道序列被命名为图像 A 下划线红色，图像 A 下划线蓝色，等等。在同一文件夹中，为每个通道创建一个新文件夹进行合并。例如，要合并红色、绿色和蓝色通道，请创建三个文件夹并将相应的序列存储在这些文件夹中。
仅使用块合并通道，删除其他块并将协议另存为合并通道。访问框以设置参数。在"通道号 x"框中，选择要提取的通道。
在经典 RGB 图像中，零是红色，一个是绿色，两个是蓝色。在"文件夹通道号 x"框中，反斜杠包含通道 x 图像的文件夹的名称。在框中，单独的通道号 x。
分隔符用于图像名称。在框中，彩色贴图通道编号 x 用数字指示要使用哪个模型列来可视化 Icy 中的相应通道。在合并图像的格式框中，编写扩展以保存合并的图像。
在合并通道块的左上角，单击文件夹右侧的链接。在显示的打开对话框中，双击包含在框文件夹通道 1 中定义的第一个通道序列的文件夹。然后单击打开，运行协议。
合并的图像与单个通道的文件夹保存在同一目录中的合并文件夹中。对象分割是图像分析中最具挑战性的一步。它的效率决定了生成的集测量的准确性。
因此，结构分析器集成了简单和更复杂的算法，提出了适应图像复杂性和用户需求的不同替代方案。如果对象不相互接触，其他用户不需要单独使用块分割 A 来区分聚类对象。，使用块分割D.使用聚类细胞质中的块分割，使用分段核作为标记单独分割接触细胞质。对于主对象分割的自适应块可以独立处理，以便多个块可以在同一运行中用于比较其特定子结构的效率，或对不同类型的子结构进行分段。
为了说明分段，已选择了适合更多问题的块分割 B。使用此博客。首先，链接它选择文件夹。
然后，调用通道信号将对象的通道设置为分段。例如，要与 B 对应，在框 HK 中，设置强度类参数和要检测的对象像素的近似最小和最大大小。对于强度类，值 2 将对两个类中的像素进行分类，背景和前景。
因此，当对象和背景之间的对比度很高时，它进行调整。如果前景对象具有其源强度，或者与背景的对比度较低，则增加类数。在框中，活动轮廓可优化对象边框的检测。
在此期间，将创建一个文件夹来保存分段对象的图像。在框文本中，命名此文件夹，例如，分段核。若要设置保存分段对象图像的格式，请填充分段对象图像的框格式，请运行协议。
该文件夹在包含合并图像的文件夹中创建。为了适应在分段对象中分析的定律、通道和单元室的数量，已经开发了不同的块。在下面的示例中，对于分析，选择同一隔间中的块荧光分析 P.2 通道，然后链接它以选择文件夹。
在此分析设置参数收件箱文件夹映像 ROI 之前，应处理分段块，编写包含分段对象图像的文件夹名称，前面带有反斜杠。分段对象的图像的收件箱格式，编写用于保存分段对象图像的格式。收件箱终止边框以删除这两个对象。
否则，现在需要安装更充分的 J 映像集合才能使用此功能。在盒通道点信号中，设置必须检测到点的通道。在经典 RTP 图像中，零为红色 一是绿色，二是蓝色。
在局部分子的框名称中，将分子的名称写在斑点中。要回答的字段数取决于分子的数量。在每个检测器块的框波长中，为每个通道设置点检测参数。
为了处理房间中的不同块，请使用块选择文件夹保留所选块的连接。确保他们的排名低于良好的工作流程处理。在运行工作流之前，还建议删除未使用的块，并保存使用另一个名称的新协议。
单击"运行"以启动工作流。当它睁开眼睛看书出现。双击包含护士图像的文件夹 然后单击"打开"，工作流将自动运行。
如果处理完成消息，成功执行的工作流将显示在右下角，所有块都将用绿色符号标记。如果不是块，显示箭头符号的内框将指示元素正确。重要的是，多个显示器允许在每次运行期间可视化中间结果，以便控制处理。
此工作流的快速性、灵活性和功能将仅限于各种示例。在第一个示例中，我们分析了NF kappa B.的核迁移，模拟后TNFα浓度增加。使用分段C和E块对核和细胞质进行划分。
利用全局位位分析块对NF kappa B在信号中的蓬勃发展进行了分析。在26分钟内对96个图像中的4万多个细胞进行了分析。生成的数据用于建立此剂量响应曲线，显示 TNF alpha 诱导 NF Kappa B 核转移。
工作流还可用于检测文件大小并提取有关其功能的特定信息。在这里，通过本地化EDC的蛋白质，可以检测到单个细胞的特性。利用分段 A 和 E 块对细胞质中的核进行划分。
EDC4使用荧光分析块C.In本示例中，在两个分析的细胞中检测到细胞质EDC4符号。电子表格中给出每个完整边的大小（以像素为单位）。在此示例中，我们利用工作流程的多功能性来研究碳水化合物的氧化应激动力学时间更长。
线圈的核力标志是碳水化合物的主要结构成分，其数量和大小根据大小、应力状态进行分析，由双股断裂与53BP1进行局部评估。使用分段代理、核力和线圈和53BP1信号对核进行描述，同时使用荧光分析块B进行分析。这些数据有力地表明，氧化应激改变碳水化合物的成核能力，使用核质分布到更小的核站点的数量，以证明线圈表达的变化的合理性可以改变其定位和改变曲线体的成核。
外源性GP线圈融合蛋白被过度表达。根据GGFP线圈过度表达水平分析我们身体的特点。利用分段块 A.使用荧光分析块B对线圈和GP线圈的荧光信号进行同步分析，GFP线圈蛋白的超表达水平由单个核中GP信号的表示密度反映出来。
下部结构分析仪生成的数据表明，过度表达中的GRFP线圈可显著增加碳水化合物的大小和数量。由于氧化应激增加碳水化合物的数量，但减少其大小。这些数据可能反映，氧化应激对碳水化合物结构的影响很可能由碳水化合物成分的变化，而不是对一定量的线圈素的影响引起的。
因此，结构分析仪是生物图像分析的一种高度模块化的工作流程。它可以适应多种环境，从简单的通道合并到数千个单元中多个楼层和信号的量化。它还根据图像复杂性集成了简单而复杂的分段算法，并自动提取荧光信号特征。
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概览
本文介绍了一种用于荧光显微镜图像中细胞体自动分析的用户友好工作流程。基于开源软件 Icy 构建，它结合了 ImageJ 功能来增强图像分析，而无需广泛的知识。
关键研究组成部分
科学领域
- 细胞成像
- 荧光显微镜
- 图像分析
背景
- 该工作流程旨在分析多通道图像。
- 它改善了信噪比并去除了成像缺陷。
- 图像分割将感兴趣区域（ROI）与背景隔离。
- 根据聚类和对象性质，提供各种分割方法。
研究目的
- 提供细胞分析的快速探索工具。
- 促进细胞区室的准确分析。
- 使图像分析变得易于使用和负担得起。
使用的方法
- 利用开源软件 Icy。
- 集成 ImageJ 功能。
- 多通道图像的预处理。
- 自动分割图像以识别 ROI。
主要结果
- 该工作流程有效地提高了图像质量。
- 它提供了细胞结构的可靠分割。
- 用户可以高效地分析多个显微镜指标。
- 该工具对于图像分析经验最少的研究人员来说是可访问的。
结论
- 该工作流程是细胞成像研究人员的宝贵资源。
- 它使先进的图像分析技术的使用民主化。
- 未来的应用可能会扩大其在各种生物学研究中的实用性。
常见问题
Executive Industry Relevance
Automated, quantitative analysis of fluorescence microscopy images is critical for scalable target validation and phenotypic screening in biopharma R&D. The Substructure Analyzer workflow enables high-throughput, reproducible extraction of cellular features, reducing manual subjectivity and accelerating data-driven decision points. Its modularity and user accessibility support portfolio-wide adoption for diverse discovery and preclinical imaging needs.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective quantification of subcellular localization and morphological changes in response to perturbations.
- Supports mechanistic de-risking by automating detection of nuclear/cytoplasmic translocation and compartment-specific signals.
- Facilitates rapid hypothesis testing across large cell populations, increasing predictive confidence in target engagement.
Screening & Assay Development
- Prepares validated, segmented biological images for downstream high-content screening workflows.
- Standardizes feature extraction (e.g., size, number, intensity) for robust assay development and reproducibility.
- Enables scalable, quantitative readouts suitable for multi-parameter compound evaluation.
Translational & Preclinical Research
- Aligns cellular imaging outputs with disease-relevant phenotypes, supporting translational biomarker strategies.
- Maintains continuity from discovery imaging through preclinical validation by automating feature tracking under different conditions.
- Reduces risk of late-stage biological failure by providing quantitative, reproducible imaging endpoints.
Pipeline & Workflow Integration
The Substructure Analyzer integrates from early discovery through lead identification and preclinical imaging, bridging manual microscopy and automated analytics.
- Discovery Biology: Automates hypothesis testing and pathway interrogation via quantitative image analysis.
- Screening: Delivers reproducible, assay-ready data by standardizing segmentation and feature extraction.
- Analytics: Outputs quantitative measurements (e.g., object count, size, intensity) for statistical comparison across conditions.
- Translational Research: Supports biomarker alignment by tracking subcellular changes under disease-relevant stressors.
- Enterprise Reuse: Modular workflow adapts to diverse imaging assays, enabling broad R&D deployment.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in imaging-based assays.
- Operational Value: Standardizes and scales image analysis, minimizing manual variability and resource burden.
- Strategic Value: Accelerates go/no-go decisions and improves capital efficiency by enabling rapid, quantitative data generation.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by providing robust, reproducible imaging endpoints across programs.
Implementation Considerations
- Requires basic scientific expertise in fluorescence microscopy and image interpretation.
- Needs access to open-source platforms (Icy, ImageJ) and compatible computational infrastructure.
- Demands cross-team agreement on segmentation parameters and feature definitions for standardization.
- Adaptable to various cell types and imaging modalities with protocol customization.
- Performance may vary with image complexity and requires validation for new assay contexts.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:00
Introduction
1:06
Download Icy and the "Substructure Analyzer" Protocol on Icy Website
1:30
Opening the Protocol
2:03
Interacting with the Workflow on Icy
2:49
Merging of the Channels of an Image
4:57
Segmentation of the Regions of Interest
7:42
Fluorescent Signal Detection and Analysis
9:25
Run the Protocol
10:35
Representative Results
13:48
Conclusion
