Utilisation des bibliothèques de vision par ordinateur pour rationaliser la quantification des noyaux

Nous avons développé cette méthode pour normaliser les données métaboliques à partir de modèles cellulaires afin d’aider à identifier les mécanismes, de souligner les adaptations des muscles squelettiques induites par la thérapie thermique et, en fin de compte, d’améliorer la santé métabolique chez les personnes atteintes de prédiabète.

Nous devons compter les noyaux pour la normalisation expérimentale. La quantification manuelle des noyaux présente des défis, notamment le biais de l’observateur, le temps et la variabilité lors de l’identification de différents échantillons ou conditions.

Notre programme est open source, garantit sa facilité d’utilisation par des scientifiques ayant différents niveaux de compétences technologiques liées au codage et est validé pour la tâche spécifique de quantification rapide et précise des noyaux.

Cette technique nous permet de valider objectivement les mécanismes sous-jacents à l’effet potentiel de la thérapie par la chaleur sur les bienfaits pour la santé musculaire et mitochondriale de notre récente étude clinique financée par le NIA.

[Narrateur] Pour commencer, lancez un navigateur Web sur un système informatique, naviguez jusqu’aux github.com et aux compteurs de noyaux. Téléchargez la dernière version du fichier nommé Compte nuclei.zip. Dans le dossier Téléchargements, faites un clic droit sur le fichier zip et sélectionnez Extraire tout pour extraire les fichiers à l’emplacement souhaité sur l’ordinateur local. Ensuite, recherchez CMD ou invite de commande dans la barre de recherche pour ouvrir une invite de commande. Utilisez la commande CD pour remplacer le répertoire par le chemin d’accès au fichier exécutable, qui est le fichier d’application qui vient d’être extrait du dossier de téléchargement. Appuyez ensuite sur Entrée pour confirmer le changement de répertoire. Sur la ligne de commande suivante, remplacez le chemin d’accès aux images par le chemin d’accès au fichier du dossier contenant les images à analyser. Chemin d’accès à la sortie avec le chemin d’accès au dossier où le fichier .csv doit être enregistré et results.csv avec le nom de fichier souhaité pour la sortie. Un exemple de code s’affiche à l’écran et les chemins d’accès aux images et à la sortie peuvent être insérés comme indiqué entre guillemets. Utilisez results.csv comme nom de fichier de résultats ou spécifiez-en un autre. Appuyez ensuite sur Entrée. Lorsque la ligne de commande suivante s’affiche, vérifiez que le traitement est terminé. Vérifiez que les contours et la feuille de calcul des résultats sont disponibles dans le répertoire de sortie spécifié. Inspectez visuellement les contours et comparez-les avec les comptages pour vérifier la qualité du comptage avant la normalisation des données. Ouvrez un navigateur et accédez au compteur de noyaux sur github.com. Cliquez sur le bouton vert Code, puis sélectionnez Télécharger le fichier ZIP pour télécharger le référentiel de code. Sous Mac OS, cliquez sur le menu Fichier dans le dossier Téléchargements et sélectionnez Ouvrir pour extraire les fichiers sur l’ordinateur local. Accédez au dossier extrait nommé nuclei_counter main, qui contient le référentiel de code. Enregistrez le dossier dans un emplacement accessible et notez le chemin d’accès au fichier dans un document texte. Ensuite, appuyez sur Commande + barre d’espace pour ouvrir Spotlight. Tapez ensuite terminal dans Spotlight et sélectionnez l’application de terminal. Utilisez la commande CD pour remplacer le répertoire par le chemin d’accès au référentiel de code en copiant et collant le chemin d’accès au fichier à partir du document texte et en appuyant sur Entrée. Sur la ligne de commande suivante, assurez-vous qu’il y a un espace après le signe dollar. Tapez ensuite la commande donnée et appuyez sur Entrée pour installer les bibliothèques requises et activer le mode modifiable. Incluez la version appropriée de Python immédiatement après pip, comme indiqué sans espace. Tapez la commande à l’écran sur la ligne de commande suivante pour remplacer le répertoire par le répertoire principal du code source, qui est le compteur de noyaux de CD comme indiqué à l’écran. Ensuite, tapez la commande à l’écran en remplaçant les chemins d’accès aux fichiers selon le cas, puis appuyez sur Entrée. Lorsque la ligne de commande suivante s’affiche, vérifiez que le traitement est terminé. Vérifiez que les contours et la feuille de calcul des résultats sont disponibles dans le répertoire de sortie spécifié. Inspectez visuellement les contours et comparez-les avec les comptages pour vérifier la qualité du comptage avant la normalisation des données. Tous les noyaux des images générées par le programme automatisé ont été délimités par des contours verts solides indiquant que les noyaux ont été comptés avec succès. La fiabilité inter-juges entre les deux comptages manuels était excellente avec un coefficient de corrélation intraclasse supérieur à 0,999 et une valeur P inférieure à 0,0001. Le programme automatisé a fait preuve d’une excellente fiabilité par rapport au comptage manuel moyen avec un coefficient de corrélation intra-classe de 0,993 et une valeur P inférieure à 0,0001. Une excellente fiabilité a été observée dans tous les quartiles de densité cellulaire, avec des coefficients de corrélation intra-classe allant de 0,986 à 0,998, tous avec des valeurs P inférieures à 0,0001. Les zones avec plusieurs noyaux regroupés ou les zones avec un artefact tel qu’un halo n’ont pas été comptées avec précision par le programme automatisé. Ces problèmes potentiels, ainsi que les causes possibles et les étapes de dépannage visant à améliorer à la fois la qualité de l’image et la précision du flux de travail de quantification automatisée des noyaux, sont répertoriés dans le tableau à l’écran.