Name: LeafJ：半自動化された葉の形状計測のためのImageJのプラグイン (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-01-21T12:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 14 s
Description: 学ぶ半自動化された葉の形状計測法。ImageJプラグインLeafJを用いて、植物の葉をスキャン画像から高速に解析し、葉形や細胞特性の定量的データを取得する。手動計測より約6倍高速で、高精度なハイスループット表現型解析を実現する。

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

彼はグラッドストーン研究所の博士がキャサリン·ポラードの研究室でサバティカルを入れたままLeafJはJNMによって書かれました。 この作品は、全米科学財団（助成番号のIOS-0923752）からの助成金によって支えられている。

1。植物材料この植物の成長プロトコルは日陰回避反応を検出するための目的としていることに注意してください。あなたの好きな条件の下で植物を育てることができます。 <ol><li>彼らは暗闇の中で4日間4℃（階層化）9センチメートルペトリ皿とストアに濾紙を浸した水でシロイヌナズナの種子は振りかける。 </li><li>シミュレートされた日の状態にこれらのペトリ皿を移す：1.86にFR比：80から100μE光合成有効放​​射（PAR）と遠赤サプリメントは、Rを持参する。長日条件（16時間明/ 8時間暗）、22℃の一定温度を使用する種子が発芽できるようにするために3日間この条件でインキュベートする。 </li><li>土壌に発芽種子を移し、日条件下で植物を保つ。大規模な実験のために、私たちはラベルを作るためのMicrosoft Word 2004（またはそれ以降）でのデータマージマネージャを使用して各植物を標識するための小さなタグを準備することをお勧めします。 </li><li> 11日後のTR土壌へansferは、日陰の条件に対する植物の半分を移動：日としてではなく、0.52にR / FR比をもたらすために補足遠赤色光と同じ。 </li><li>追加の12日後、植物は葉のイメージングのための準備が整いました。あなたは開発のスナップショットをキャプチャされるよう若い葉がまだ拡大しているのに対し、この段階では、古い葉が完全に成熟してきた。あなたのニーズに応じてさまざまな発達の時間を選択することもできます。 </li></ol> 2。解剖葉の画像を取り込む<ol><li> 5長方形のフレームを持つ植物の遺伝子型と成長条件で標識された透明シートを準備します。一つのフレームは1から植物の葉に対応しています。 Microsoft Excelは、ラベルと一致してグリッドを印刷するために使用することができます。 </li><li>二〇から六日目の植物の葉を解剖。 </li><li>スキャンは、フラットベッドスキャナで600dpiで残します。 1工場から出るノートは透明シートのサンドイッチに黒いウィンドウ内に垂直に配置する必要があります。葉に触れないようにしてください以下の手順でエラーを与える黒い窓枠と重複葉、へ。 </li></ol> 3。 LeafJによる葉の画像解析<ol><li> ImageJのダウンロードImageJのプラグインフォルダにLeafJ.jarファイルをドラッグします。 </li><li> ImageJは1.45s以降14で画像ファイルを開きます。 </li><li> &quot;イメージ&gt;カラー&gt;スプリットチャネル&quot;による三色チャンネル（赤、緑、青）に画像を分割し、青チャンネルの画像にしきい値を適用します。 </li><li>長方形ツール（ 図1A）で1植物から葉をすべて選択します。 </li><li>プラグインメニューから &quot;LeafJ&quot;を選択します。 </li><li>表示されるダイアログボックスから、この植物のアノテーション情報を選択します。あなたができる&quot;これらのオプションを編集&quot;をクリックしてここに表示されるデフォルト値を編集します。 </li><li> LeafJプラグインを実行した後、 &quot;OK&quot;ボタンをクリックする前に、関心領域（ROI）のマネージャのウィンドウ（; 図1B必要な場合）の領域からトレース行を編集します。タッチスクリーンのタブレットは（iPadなど）は、この手順のために有用である。 iPadではエアディスプレイ·ソフトウェアを使用して外部モニタとしてコンピュータに接続することができます。 </li><li>測定結果およびMicrosoft Excelまたは同等のソフトウェアに関連する情報（ファイル名、開花時期によって、解剖により測定など）をエクスポートします。 </li></ol> 4。 ImageJの中で葉の細胞画像解析<ol><li>切開修正する（ステップ2）スキャンした後にリファレンス15に記載のように残します。 FAA固定葉は少なくとも6ヶ月間、4℃に保つことができる。 </li><li>顕微鏡観察15日までに1〜2時間抱水クロラール水溶液とインキュベート葉にFAAの固定を変更することにより、葉をクリアします。 </li><li>マウントはマイルの葉croscopeは毛を上に向けてスライドします。毛や静脈の近くに細胞を避け、主静脈のいずれかの側のそれぞれの葉の中心の肉層画像、複式顕微鏡で40倍の倍率を使用しています。 </li><li>タッチスクリーンタブレットとスタイラス（手順3で説明）の助けを借りて、ImageJのROI Managerツールで葉細胞の輪郭をトレースします。細胞画像解析はImageJの組み込み機能を使用しますが、LeafJを必要としません。 </li></ol>

<ol><li>Furbank, R. T., Tester, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phenomics--technologies+to+relieve+the+phenotyping+bottleneck%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+Plant+Sci%22%5BJournal%5D)">Phenomics--technologies to relieve the phenotyping bottleneck.</a> Trends Plant Sci. 16, 635-644 (2011).</li>
<li>Berger, B., Parent, B., Tester, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-throughput+shoot+imaging+to+study+drought+responses%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Exp.+Bot%22%5BJournal%5D)">High-throughput shoot imaging to study drought responses.</a> J. Exp. Bot. 61, 3519-3528 (2010).</li>
<li>Borevitz, J. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Natural+genetic+variation+for+growth+and+development+revealed+by+high-throughput+phenotyping+in+Arabidopsis+thaliana%5BTitle%5D)+AND+%22G3+%28Bethesda%29%22%5BJournal%5D)">Natural genetic variation for growth and development revealed by high-throughput phenotyping in Arabidopsis thaliana.</a> G3 (Bethesda). 2, 29-34 (2012).</li>
<li>Albrecht, D. R., Bargmann, C. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-content+behavioral+analysis+of+Caenorhabditis+elegans+in+precise+spatiotemporal+chemical+environments%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Methods%22%5BJournal%5D)">High-content behavioral analysis of Caenorhabditis elegans in precise spatiotemporal chemical environments.</a> Nat. Methods. 8, 599-605 (2011).</li>
<li>Chitwood, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Native+environment+modulates+leaf+size+and+response+to+simulated+foliar+shade+across+wild+tomato+species%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Native environment modulates leaf size and response to simulated foliar shade across wild tomato species.</a> PLoS ONE. 7, e29570(2012).</li>
<li>Chitwood, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+developmental+trajectory+of+leaflet+morphology+in+wild+tomato+species%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+Physiol%22%5BJournal%5D)">The developmental trajectory of leaflet morphology in wild tomato species.</a> Plant Physiol. 158, 1230-1240 (2012).</li>
<li>Casal, J. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Shade+Avoidance%5BTitle%5D)+AND+%22The+Arabidopsis+Book%22%5BJournal%5D)">Shade Avoidance.</a> The Arabidopsis Book. , e0157(2012).</li>
<li>Smith, H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSmith%2C+H+%22Photomorphogenesis+in+Plants%22">Photomorphogenesis in Plants</a>. Kendrick, R. E., Kronenberg, G. H. M. , Kluwer Academic Publishers. 377-416 (1994).</li>
<li>Iwata, H., Ukai, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SHAPE%3A+a+computer+program+package+for+quantitative+evaluation+of+biological+shapes+based+on+elliptic+Fourier+descriptors%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Hered%22%5BJournal%5D)">SHAPE: a computer program package for quantitative evaluation of biological shapes based on elliptic Fourier descriptors.</a> J. Hered. 93, 384-385 (2002).</li>
<li>Bylesjo, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LAMINA%3A+a+tool+for+rapid+quantification+of+leaf+size+and+shape+parameters%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Plant+Biol%22%5BJournal%5D)">LAMINA: a tool for rapid quantification of leaf size and shape parameters.</a> BMC Plant Biol. 8, 82(2008).</li>
<li>Weight, C., Parnham, D., Waites, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LeafAnalyser%3A+a+computational+method+for+rapid+and+large-scale+analyses+of+leaf+shape+variation%5BTitle%5D)+AND+%22Plant+J%22%5BJournal%5D)">LeafAnalyser: a computational method for rapid and large-scale analyses of leaf shape variation.</a> Plant J. 53, 578-586 (2008).</li>
<li>Backhaus, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LEAFPROCESSOR%3A+a+new+leaf+phenotyping+tool+using+contour+bending+energy+and+shape+cluster+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22New+Phytol%22%5BJournal%5D)">LEAFPROCESSOR: a new leaf phenotyping tool using contour bending energy and shape cluster analysis.</a> New Phytol. 187, 251-261 (2010).</li>
<li>Tsukaya, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mechanisms+of+Leaf-shape+determination%5BTitle%5D)+AND+%22Annual+Review+of+Plant+Biology%22%5BJournal%5D)">Mechanisms of Leaf-shape determination.</a> Annual Review of Plant Biology. 57, 477-496 (2006).</li>
<li>Abramoff, M. D., Magalhaes, P. J., Ram, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image+Processing+with+ImageJ%5BTitle%5D)+AND+%22Biophotonics+International%22%5BJournal%5D)">Image Processing with ImageJ.</a> Biophotonics International. 11, 36-42 (2004).</li>
<li>Horiguchi, G., Fujikura, U., Ferjani, A., Ishikawa, N., Tsukaya, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Large-scale+histological+analysis+of+leaf+mutants+using+two+simple+leaf+observation+methods%3A+identification+of+novel+genetic+pathways+governing+the+size+and+shape+of+leaves%5BTitle%5D)+AND+%22Plant.+J%22%5BJournal%5D)">Large-scale histological analysis of leaf mutants using two simple leaf observation methods: identification of novel genetic pathways governing the size and shape of leaves.</a> Plant. J. 48, 638-644 (2006).</li>
<li>Horiguchi, G., Ferjani, A., Fujikura, U., Tsukaya, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coordination+of+cell+proliferation+and+cell+expansion+in+the+control+of+leaf+size+in+Arabidopsis+thaliana%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Plant.+Res%22%5BJournal%5D)">Coordination of cell proliferation and cell expansion in the control of leaf size in Arabidopsis thaliana.</a> J. Plant. Res. 119, 37-42 (2006).</li>
<li>Pierik, R., de Wit, M., Voesenek, L. A. C. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Growth-mediated+stress+escape%3A+convergence+of+signal+transduction+pathways+activated+upon+exposure+to+two+different+environmental+stresses%5BTitle%5D)+AND+%22New.+Phytol%22%5BJournal%5D)">Growth-mediated stress escape: convergence of signal transduction pathways activated upon exposure to two different environmental stresses.</a> New. Phytol. 189, 122-134 (2011).</li>
</ol>

特別な利害関係は宣言されません。

私たちの &quot;LeafJ&quot;プラグインは手動測定のスループット約6倍に増加し、半自動的に葉柄の長さの測定を可能にします。葉柄の長さは、SASの重要な指標であり、またそのような冠水抵抗とhyponastic成長17のような他の現象のランドマークとなっています。したがって、このプラグインは、植物の研究者の広い範囲に役に立つかもしれません。 我々のプラグインは、十分に確立されたJavaベースのフリーソフトウェアはImageJで実装されています。これは簡単なクロスプラットフォームのインストールを行うことができます。 ImageJはすでにJavaと、ImageJマクロ言語（で書かれたプラグインの大規模なライブラリを持っているので、プログラムの修正のしやすさもLeafJプラグインの利点である<a href="http://imagejdocu.tudor.lu/doku.php?id=tutorial:start" target="_blank">http://imagejdocu.tudor.lu/doku.php?id=tutorial ：開始</a>...

<html><table border="1"><tbody><tr><td> 試薬の名称 </td><td> 会社 </td><td> カタログ番号 </td><td></td></tr><tr><td> LEDは遠赤色光</td><td> Orbitec </td><td>カスタムメード</td><td></td></tr><tr><td>透明性</td><td> IKON社</td><td> HSCA / 5 </td><td></td></tr><tr><td>スキャナー</td><td>エプソン</td><td>エプソンパーフェクV700 PHOTO </td><td></td></tr><tr><td>画像J </td><td> NIHの</td><td></td><td> <a href="http://rsbweb.nih.gov/ij/" target="_blank">http://rsbweb.nih.gov/ij/</a> </td></tr><tr><td> LeafJ </td><td>カスタム</td><td></td><td> <a href="http://www.openwetware.org/wiki/Maloof_Lab" target="_blank">http://www.openwetware.org/wiki/Maloof_Lab</a> </td></tr><tr><td>エアディスプレイ</td><td> Avatronソフトウェア株式会社</td><td></td><td>ブランク &quot;&gt; http://avatron.com/ </td></tr><tr><td> iPad2の</td><td>たApple Inc。 </td><td></td><td> <a href="http://www.apple.com/" target="_blank">http://www.apple.com/</a> </td></tr></tbody></table>

leafj：半自動化された葉の形状計測のためのimagejのプラグイン

LeafJ: An ImageJ Plugin for Semi-automated Leaf Shape Measurement

ハイスループット表現型（フェノミクス）は（レビュー1と最近の例2-4を参照）、それらの機能に遺伝子を連結するための強力なツールです。葉は一次光合成器官であり、その大きさや形状は、工場内の発達や環境によって異なります。これらの理由から、葉の形態に関する研究は最高の半自動化ツールフェノミクス5,6によって行われ、多数の葉から、複数のパラメータの測定を必要とする。キャノピーシェードは、植物のアーキテクチャと生活史に影響を与える重要な環境合図です;応答一式を総称して日陰の忌避症候群（SAS）の7と呼ばれています。 SASの応答の中で、誘導された日陰の葉葉柄伸長およびブレード面積の変化は、インデックス8として特に有用である。現在までに、葉の形のプログラム（ 例えば 、SHAPE 9、ラミナ10 LeafAnalyzer 11 LEAFPROCESSOR 12）葉の輪郭を測定し、葉の形を分類することができますしかし、葉柄の長さを出力することはできません。葉の葉柄の大規模な計測システムの欠如は、SAS研究へフェノミクスアプローチを阻害してきた。本稿では、急速にモデル植物シロイヌナズナの葉柄長、葉身のパラメータを測定することができLeafJと呼ばれる新開発のImageJプラグインについて解説する。葉柄/リーフブレード境界の必要な手動補正は、我々はタッチスクリーンのタブレットを使用したことを時​​折葉のために。さらに、葉の細胞の形状及び葉の細胞数は葉の大きさ13の重要な決定要因である。 LeafJは別に我々はまた、セルの形状、面積、サイズを測定するためのタッチスクリーンのタブレットを使用するためのプロトコルを提示。私たちの葉の形質の測定システムは日陰回避の研究に限定されず、葉表現型解析により多くの変異体およびスクリーニング植物の葉の表現型解析を加速していきます。

1。葉柄と葉身の境界の推定値を示し、葉画像、およびその計測ウィンドウ LeafJの最も便利な機能の一つは、葉身/葉柄境界（ 図1）の自動検出である。 LeafJアルゴリズムは次のように動作します。ビルトインImageJのParticleAnalyzer機能は、ユーザーの選択の内側の葉の向きを見つけて、決定するために使用されます。それぞれの葉のために葉の幅は葉の全体の軸に沿って決定されます。その後、軸に沿った各位置での幅の変更は、実行中のウィンドウを（焦点位置に近接した7つの位置の平均幅が焦点位置から遠位の7つの位置の平均幅から差し引かれる）を用いて決定される。葉柄/ブレード境界は幅の変化は、すべて計算された幅の差の90％よりも大きい葉基部を越えた最初の位置として定義されています。 LeafJは追加チェックがreliabiを高めるために行いますこの呼び出しのlity、具体LeafJも1）幅は長さの位置の狭い5％（これは葉柄基部に異常な呼び出しを防ぎます）を超えている必要があり、2）焦点位置に近接した地域は、大きな変化はありません幅で、3）焦点位置から遠位...

高スループットの葉測定のための主要なメソッドのデモンストレーション。葉の表現型によって多くの植物変異体または他の方法でスクリーニング植物を勉強したときにこれらの方法は、葉表現型解析を加速するために使用することができます。

LeafJ：半自動化された葉の形状計測のためのImageJのプラグイン

High throughput phenotyping (phenomics) is a powerful tool for linking genes to their functions (see review1 and recent examples2-4). Leaves are the ...

この手順の目的は、ハイスループット実験のための葉形状測定を自動化することです。これは、最初に葉を解剖し、フラットベッドスキャナーで画像化することによって達成されます。手順の 2 番目のステップは、leaf J プラグインを使用して葉を検出して測定することです。3番目のステップは、顕微鏡検査用の葉を準備し、複合顕微鏡を使用して葉を撮影することです。最後のステップは、タッチスクリーンタブレットを使用して、取得した画像の売り切れラインをトレースすることです。最終的に、この画像解析の組み合わせにより、葉の形、細胞サイズ、細胞数の違いを示すことができます。この手法が既存の方法よりも優れている点は、その速度です。手動測定の約6倍の速さです。この方法は、下流の分析には適切な葉の配置が重要であり、スライドに葉を取り付けることは技術的に難しい場合があるため、困難になる可能性があることを個々の人々は知っていました。私が最初にこの方法のアイデアを思いついたのは、分析する葉が約15,000枚あり、手作業でそれを行うと何ヶ月もかかり、信じられないほど退屈であり、植物の解剖技術が神経症を引き起こすことを実証することに気づいたときです。私の研究室の研究者 まず、8.5 x 11インチの透明シートを準備します。各シートは、1つの植物からの葉を収容するのに十分な大きさの長方形のフレームに分割し、葉が乾燥するのを防ぐためのカバーとして機能するために、印刷されたシートに2番目の透明シートを先細にする必要があります。植物、遺伝子型、生育条件をラベル付けします。26日目の植物の葉を解剖します。透明感のある上に葉を若いものから古いものへと戦術的に並べます。葉をフレーム内で垂直に配置し、境界線に触れたり、他の葉と重なったりしないようにします。そうしないと、分析中に問題が発生します、 オリエンタルな葉を垂直に触れないように、フレームに重ならないようにすることが重要です 葉を配置します。2枚目の空白の透明シートとラックでそれらを挟み、葉を平らに保ちます。次に、フラットベッドスキャナーを使用して、解像度が600ドット/インチ以上の画像を生成します。まず、プラグインをインストールします。画像Jをダウンロードし、leaf jjaファイルをimage Jのpluginsフォルダにドラッグします。画像Jで葉の画像ファイルを開き、画像Jがバージョン1.45 s以降であることを確認してください。画像の色分割チャンネルをクリックして、画像を赤、緑、青の3つのカラーチャンネルに分割します。次に、青チャンネルの画像にしきい値を適用します。次に、長方形の選択ツールを使用して1つの植物からすべての葉を選択し、次に葉Jプラグインを選択します。プラグインは、実験グループや遺伝子型など、実験のさまざまな条件を設定できるボックスを開くようになりました。先に進む前に、これらのオプションを編集し、関心領域内の選択した葉の条件を選択し、わかりやすい名前を指定します。続行を押すと、リーフJは各リーフの輪郭を一意のROI画像で自動的に描きます。Jルーチンは、楕円をブレードにフィットさせ、必要に応じてその楕円の長軸と短軸を計算します。ROI マネージャー ウィンドウを使用してトレース ラインを編集します。この手順には、外部モニターとして接続されたタッチスクリーンタブレットが役立ちます。境界が正しく定義されたら、を押して解析を実行します。さて、葉Jは葉身の花びらの長さとさまざまな形状を出力します。最終的には、測定結果と関連情報をスプレッドシートにエクスポートします。葉をスキャンした後、F-A-A-F-Aで固定します。固定葉は摂氏4度で最大6か月間保存できます。葉をイメージングする1〜2時間前に進み、FAA固定液をクロロハイドレート溶液に変更して葉を取り除きます。クリアしたら、トリコームをスライドにマウントし、トリコームを上に向けて、複合顕微鏡画像で40倍の倍率を使用し、各葉の中心のメシル層を主静脈の両側に置き、トリコームまたは静脈の近くの細胞を避けます。画像処理の困難を避けるためには、リーフを取り付けるときにスライドからすべての気泡を取り除き、次のステップでピントの合った画像を取得することが重要です。目的の画像を収集したら、画像Jで1つを開き、タッチスクリーンタブレットとスタイラスを使用して画像JROIマネージャーツールで葉細胞の輪郭をトレースします。これはLEAF Jプラグインを利用しません。LEAF Jを実験に使用する前に、プラグインの精度と速度を経験豊富な研究者と比較しました。全。Leaf Jは手動計算よりも早く5.7を終了し、2つの方法からのデータを比較すると、比較した3,532のすべての測定パラメータについて結果が密接に相関していることが示されました。データポイント172は外れ値でした。これらの外れ値のうち、29 は LEAF J プラグインによって引き起こされたもので、人為的ミスによる 143 よりもはるかに少なかった。手動測定中に、リーフJはその後更新され、エラーの数がさらに減少しました。LEAF Jの測定に自信を持ち、混合効果モデルを使用して日陰回避をアッセイするために使用されました。治療と葉の数は固定効果であり、複製はランダム効果でした。多くのパラメータは、シェード処理の影響を大きく受けました。あるいは、一部のパラメータは陰影の影響をあまり受けませんでした。錠剤を用いた細胞パラメータの画像解析を用いて、シロイヌナズナの67の遺伝子型、224の植物の877枚の葉から合計8,629個の細胞を調べました。次に、遺伝子型を6つのクラスにグループ化しました。ほとんどの遺伝子型は、正常な細胞サイズと数を持っています。しかし、いくつかの細胞は、正常な細胞数でより大きな細胞サイズを持っていました。この手順を試みることは、植物を育てるときにランダム化と実験計画を使用するために重要ですが、ホルムアルデヒドとクロルハイドを扱うことは非常に危険である可能性があることを忘れないでください。したがって、この手順を行うときは、手袋を着用したり、ヒュームフードで作業したりするなどの予防措置を講じる必要があります。このビデオを見た後、この手順に従って、独自の実験条件を使用して葉と細胞の形状表現型のハイスループットスクリーニングを行う方法を十分に理解できるはずです。RNAシーケンシングなどの追加の方法を使用して、どの遺伝子が効果的に形成されるかなどの質問に答えることができます。

leafj-an-imagej-plugin-for-semi-automated-leaf-shape-measurement

Research

JoVE Journal

Biology

生物学

我々は、神経形態を分析するためにコンピュータプログラムを開発しました。つの既存のオープンソースの解析ツールと組み合わせることで、私たちのプログラムは、ショール分析を実行し、神経突起、分岐点、および神経突起の先端の数が決まります。分析は、神経突起の形態で局所的な変化が観察できるように実行されます。...

複数のスケールでデジタル化された神経形態の自動化されたショールの分析

免疫組織化学染色した膵臓標本の大規模な調達と分析の新たなコンピュータ支援の方法が説明されています：セクション全体の（1）仮想スライスのキャプチャを、大規模データの（2）質量分析、2D仮想スライスの（3）復興（4）3Dの膵島のマッピング、および（5）数理解析。...

膵島質量、サイズ分布とアーキテクチャのコンピュータ支援大規模可視化と定量化

この論文は、2つの新しいオープンソースImageJプラグイン、Cell Concentration Calculatorと遊走アッセイCounterを通じて、血球計算盤と遊走/浸潤顕微鏡写真の定量化について説明しています。...

ImageJのプラグインを使用して細胞の計数手順の自動定量化と分析

本稿では、「クロックスキャン」画像解析用の2つの新しいImageJプラグインについて説明します。これらのプラグインは、オリジナルのビジュアルベーシック6プログラムの機能を拡張し、ImageJフリー画像解析ソフトウェアパッケージにバンドルすることで、大規模な研究コミュニティでプログラムを利用できるようにします。...

画像解析のためのクロックスキャンプロトコル：ImageJ Plugins

セグメント化および定量化 ImageJ プラグインを使用して骨の外側の境界に基づく 2 D と 3 D...

外側境界セグメンテーションと Imagej のプラグインで海綿骨の定量化を支援

ミクログリアは、調査、定量的評価されるかもしれない形態の変化によって変えられた脳生理学に反応する脳の免疫細胞です。このプロトコルの概要、ImageJ...

免疫組織化学準備 ImageJ を用いた組織の顕微鏡写真からミクログリアの形態の定量化

サイズと活性汚泥粒子の形状は、さまざまな方法を用いて測定される重要なパラメーターです。代表でないサンプリング、最適イメージ、および主観的な解析パラメーターの不確かさが生じる。これらのエラーを最小限に抑えるため、測定を容易にするオープン ソース ソフトウェア...

オープン ソース ソフトウェア パイプラインによる寒天培地に固定化活性汚泥粒子径・形状を測定

本稿では、1)焦点接着のサイズと数および2)細胞形状指標およびMCF7細胞のコンラエント単層の共焦点画像からの分布の定量化について説明する。...

MCF7細胞単層における細胞基質接着面積と細胞形状分布の定量化

トウモロコシの葉の原基は深く覆われて転がされているため、研究が困難です。ここでは、蛍光および共焦点イメージングのために、トウモロコシの葉の原基の横断切片と展開されたマウント全体を準備するための方法を紹介します。...

蛍光および共焦点イメージングのためのトウモロコシ葉原基の横断切片および展開されたマウント全体を調製するための改善された方法

提示されたプロトコルは、デジタル葉の人相と面積あたりの葉の質量の再構築方法を使用して古気候と古生態学を再構築するために、化石の葉の連続的な葉の生理学的形質のデジタル測定と分析を示しています。...

デジタル葉の人相と面積ごとの葉の質量を使用した化石葉による陸域の古気候と古生態学の再構築

学ぶ半自動化された葉の形状計測法。ImageJプラグインLeafJを用いて、植物の葉をスキャン画像から高速に解析し、葉形や細胞特性の定量的データを取得する。手動計測より約6倍高速で、高精度なハイスループット表現型解析を実現する。

LeafJ：半自動化された葉の形状計測のためのImageJのプラグイン

さらに動画を探す