$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
הגורם העיקרי המגביל את התפוקה של מסכי דג הזברה כימיים היא חוסר מתודולוגיה לתהליך שיטתי 96-גם צלחות עבור הדמיה וניתוח. בגלל תמונות של אורגניזמים תאיים הם בניגוד מורכבים, נמוך, הטרוגנית בטבע, קיים ניתוח אלגוריתמים התמונה מצליחים לזהות ולכמת מבנים ספציפיים בתוך האורגניזם. רוב שפורסם כימיים מסכי דג הזברה ולכן כרוך בדיקה ויזואלית של בארות הפרט על ידי אנשי מוקדש בכל ההליך. בדרך כלל זה מונע את הדור של readouts מספרית מוחלטת בארכיון של תמונות מסך ונתונים. יתר על כן, הערכה ידנית מבטלת יתרונות מרכזיים של ההקרנה מבוססות תמונה, כלומר את היכולת לנהל ניתוח רטרוספקטיבי של ביצועי המסך, כדי לבחון שינויים פנוטיפי שלא היו המוקד העיקרי של הקמפיין ההקרנה (למשל, רעילות או ליקויים התפתחותיים) ו לחצות הפניה ההקרנה נתונים עם מסכי בעבר או בעתיד באמצעות ספריה המתחם זהה.
בדו"ח זה אנו מדגישים מתודולוגיה הדמיה ניתוח אוטומטי של עוברי דג הזברה בצלחות multiwell ללא התערבות המשתמש. אנחנו ללכוד תמונה אוטומטית על לייזר ImageXpress Ultra סריקה confocal הקורא (התקנים מולקולריים, Sunnyvale, CA) לתמונה Tg (dusp6: d2EGFP) pt6 עוברים 96 צלחות היטב פיתחה אלגוריתם עיבוד תמונה מבוסס על טכנולוגיה "Definiens רשת קוגניציה כי GFP לכמת ביטוי את ראשיהם של עוברי מהונדס. השיטה מועברת התגובות מדורגים לכמת בפעילות vivo של מולקולה קטנה activator של FGF איתות. תוצאות דומות התקבלו עם epifluorescence מבוססי ArrayScan II (Cellomics Inc, פיטסבורג רש"פ) המתעדים כי ניתן ליישם לכידת תמונה אוטומטי של עוברי דג הזברה על מגוון רחב של קוראי צלחת זמינים מסחרית 2. פיתוח המתודולוגיה באופן אוטומטי לנתח תמונות אורגניזם רב לבטל את הצורך הבקיע חזותי על ידי הצופה האדם ואפשרה את הדור בארכיון של נתונים מספריים תמונות לניתוח רטרוספקטיבי השוואות עם מסכי בעתיד.