画像解析のためのクロックスキャンプロトコル：ImageJ Plugins
2017年6月19日
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。
これらのクロックスキャンプロトコルの全体的な目標は、選択した関心領域内、境界に沿って、および/または選択した関心領域の外側での平均ピクセル強度を迅速に特性評価できるようにすることです。この方法は、重要な質問に答え、特定の関心領域内の平均ピクセル強度について画像アナリストに教えるのに役立ちます。ここでのクロックスキャン技術の主な利点は、単一または複数の関心領域の軌道からの平均ピクセル強度を迅速に特徴付けるために使用できることです。
標準のクロックスキャン解析では、適切なImageJプログラムの[ファイル]メニューで[開く]を選択して、目的の画像ファイルを開きます。例えば、ここでは、目的のタンパク質について標識されたニューロンを持つ組織切片を解析します。適切な描画ツールを選択し、関心領域の輪郭を描きます。
[ファイル]メニューから[プラグインとクロックスキャン]を選択して、標準のクロックスキャンプロトコル、ポップアップオプションウィンドウを開きます。アウトラインが自動的に追加された Region of interest マネージャー ウィンドウも開きます。プラグインオプションウィンドウで、スクロールバーを使用して、必要に応じて関心領域の中心にあるx座標とy座標を変更します。
スキャンでオブジェクトの外側の背景領域をどの程度カバーするかに応じて、スキャン制限スクロールバーを使用してスキャン制限を調整します。実験的に適切な場合は、実際の半径、背景の減算、極座標変換、および/または標準偏差を使用したプロットのチェックボックスを選択します。次に、[OK]をクリックしてプラグインを実行します。
分析が完了したら、listコマンドを使用して数値データにアクセスし、さらに分析します。複数の領域のクロック スキャン解析を行うには、複数の関心領域を含むイメージ ファイルを開きます。たとえば、ここでは、先ほど示したように、同じ組織切片内でキャプチャされたフレームのパネルが分析されます。
「分析」→「ツール」→「関心領域マネージャー」をクリックし、適切な描画ツールを使用して各関心領域の輪郭を描きます。セグメント化されたライン ツールは、非対称の対象領域を選択したり、背景のラベリングを除外したりする場合に便利です。「Region of Interest Manager」ウィンドウで「Add」をクリックして、選択した各関心領域をマネージャに追加します。
[プラグイン] メニューで [Multi Clock Scan] を選択してプロトコル オプションのポップアップ ウィンドウを開き、必要に応じてスキャン制限をリセットします。標準偏差でプロットを確認し、実験的に適切な場合は背景ボックスを減算します。次に、[OK] をクリックしてプロトコルを実行すると、2 つの出力プロット ウィンドウが生成されます。
イメージ スタックのクロック スキャン解析では、目的のイメージ スタックを開きます。ここでは、細胞内電極刺激の前後に画像化されたカルシウム感受性蛍光で標識された単離された後根神経節の画像スタックを分析します。画像スタック内の関心領域の輪郭を描きます。
先ほど示したように、選択したイメージ スタックを Region of Interest Manager に追加し、[Multi Clock Scan] を選択してプロトコル オプションのポップアップ ウィンドウを開きます。必要に応じてスキャン制限をリセットし、標準偏差でプロットを確認するか、実験的に適切な場合は背景ボックスを減算します。次に、[OK] をクリックしてプロトコルを実行し、2 つの出力プロット ウィンドウを生成します。
蛍光標識ニューロンの組織切片のこの代表的な解析では、目的のタンパク質の明るいシグナルを通じて関心領域を描画し、標準的なクロックスキャン分析を実施して、関心領域の中心から概説されたスキャン限界までの半径方向のピクセル強度スキャンを収集しました。ラジアルスキャンは、スキャン方向の関心領域半径に正規化されました。平均して、積分ラジオピクセル強度プロファイルを作成し、目的のタンパク質のほとんどが細胞の原形質膜で測定されたことを明らかにします。
この分析では標準偏差を持つプロットが選択されているため、垂直標準偏差線は、スキャン原点から特定の距離における個々のラジアルスキャンプロファイルのピクセル強度間を示しました。この解析では、先ほど示したように、ニューロン組織サンプル内の複数の関心領域をスキャンし、スキャンされた各オブジェクトに対して、それらが関心領域マネージャーに追加されたシーケンスで積分ピクセル強度プロファイルを生成しました。また、選択した各関心領域の平均ピクセル強度プロファイル。
したがって、これらの標準偏差バーは、個々のラジアルスキャンではなく、個々のオブジェクトの積分スキャン間の変動性を表します。ここでは、刺激の前後で異なる時間に捕捉された単離された後根神経節ニューロンの画像スタック分析を、細胞内電極を介して実行しました。解析の最後に、スタック内の異なる画像上の対象オブジェクトの個々のインスタンスの積分ピクセル強度プロファイルと、オブジェクトのすべてのインスタンスの平均ピクセル強度プロファイルが表示されました。
さらに、クロックスキャンされた画像スタックの標準偏差解析は、画像のスタック全体の積分スキャン間のデータ変動を示しています。このビデオを見れば、クロックスキャンプラグインを使用してピクセル強度を測定する方法を十分に理解できるはずです。これらのプラグインを開発した目的は、これらのタイプの画像解析をすべての研究者が自由に利用できるようにすることでした。
クロックスキャンプロトコルは、生物学的、化学的、物理的イメージングアプリケーションなど、多くの研究分野に使用されると考えています。これらのクロックスキャンプラグインの開発と運用を続ける中で、これらのツールを改善する方法についての利害関係者からのフィードバックや提案に感謝します。
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概要
この論文では、オリジナルのVisual Basic 6プログラムを強化した「Clock Scan」画像解析のための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、ImageJソフトウェアパッケージと統合することで、より広い研究コミュニティにプログラムをアクセス可能にします。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 画像解析
- 神経科学
- ソフトウェア開発
背景
- Clock scanプロトコルはピクセル強度の迅速な特性化を容易にします。
- 画像解析者が対象領域の平均ピクセル強度を理解するのに役立ちます。
- この技術により、単一または複数の領域の迅速な分析が可能になります。
- ImageJは広く使用されている無料の画像解析ソフトウェアです。
研究目的
- 強化された画像解析のための新しいプラグインを導入すること。
- 研究者がピクセル強度を効果的に分析するためのツールを提供すること。
- Clock scan方法へのアクセスを拡大すること。
使用した方法
- 画像解析のためのImageJソフトウェアの利用。
- 描画ツールを使用した対象領域の選択。
- 選択した領域内の平均ピクセル強度の特性化。
- 特定のタンパク質にラベル付けされた組織切片の分析。
主な結果
- Clock scan解析のための2つのImageJプラグインの導入。
- オリジナルのプログラムと比較して機能が向上。
- 研究者のアクセス性が向上。
- ピクセル強度の分析における効果の実証。
結論
- 新しいプラグインは画像解析機能を大幅に向上させます。
- これらはピクセル強度の迅速な特性化を可能にします。
- これらのツールは神経科学および関連分野の研究者に価値があります。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Quantitative image analysis is critical for early discovery and translational research, enabling precise measurement of molecular or cellular features in complex biological samples. The clock scan protocol, implemented as ImageJ plugins, provides standardized, reproducible quantification of radial pixel intensity profiles across single or multiple regions of interest. This capability supports robust data-driven decision-making at key inflection points in biopharma R&D pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective quantification of biomarker localization and distribution within defined cellular compartments.
- Supports mechanistic de-risking by providing reproducible spatial intensity profiles for candidate targets.
- Facilitates comparative analysis across experimental conditions to inform target confidence and triage.
Screening & Assay Development
- Prepares validated image-based assays for downstream screening workflows by standardizing region-of-interest analysis.
- Delivers quantitative, reproducible outputs suitable for high-content screening and compound evaluation.
- Enables batch analysis of multiple regions or image stacks, supporting scalability and platform reuse.
Translational & Preclinical Research
- Aligns image-derived quantitative endpoints with disease-relevant cellular or tissue models when supported by the biological context.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation by enabling consistent measurement of spatial biomarker dynamics.
- Supports risk-adjusted advancement decisions through robust, quantitative image analytics.
Pipeline & Workflow Integration
The clock scan protocol integrates into the discovery-to-preclinical continuum by enabling standardized, quantitative image analysis at multiple workflow stages.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification through spatial intensity profiling.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative outputs for assay readiness and compound evaluation.
- Analytics: Provides statistical outputs, including mean and standard deviation profiles, for rigorous condition comparison.
- Translational Research: Enables alignment of image-based endpoints with preclinical models when relevant.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable, open-source capability for diverse image analysis needs across R&D teams.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in image-based studies.
- Operational Value: Standardizes and scales image analysis workflows for reproducibility and efficiency.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital allocation by providing robust quantitative data.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of discovery and preclinical assets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in image analysis and familiarity with ImageJ or Fiji platforms.
- Needs access to appropriate imaging instrumentation and computational infrastructure.
- Demands cross-team standardization of region-of-interest selection and analysis parameters.
- Supports adaptation across diverse biological models and imaging modalities.
- Limited to convex-shaped or segmented regions; complex morphologies may require additional validation.
