Name: LeafJ : 세미 자동 리프 형상 측정을위한 ImageJ 플러그인 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-01-21T12:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 14 s
Description: 학습하세요 고속 스캐너 이미징과 LeafJ 플러그인을 활용한 반자동 잎 형상 측정 방법. 이 기술은 Arabidopsis 잎 표현형 분석과 세포 크기 정량화를 가속화하여 식물 돌연체 연구의 정확성과 효율성을 크게 향상시킵니다.

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그는 글래드스톤 연구소에서 박사 캐서린 폴라드의 실험실에서 안식년에있는 동안 LeafJ는 JNM에 의해 작성되었습니다. 이 작품은 국립 과학 재단 (National Science Foundation) (교부금 번호 IOS-0923752)에서 교부금에 의해 지원되었다.

1. 식물 재료 이 식물의 성장 프로토콜이 커버 회피 응답을 검출하기위한 목적으로합니다. 니가 제일 좋아하는 조건에서 식물을 성장 할 수 있습니다. <ol><li> 어둠 속에서 4 일 동안 4에 9cm 페트리 요리와 저장소 (계 충화하다)를 ° C로 필터 종이를 흠뻑 물에 Arabidopsis thaliana의 씨앗을 뿌린다. </li><li> 모의 태양 조건에 해당 페트리 요리를 전송 : 1.86에 FR 비율 : 80-100 μE photosynthetically 활성화 방사선 (PAR)과 멀리 빨간 추가 요금이 부과 R을 가지고. 긴 하루를 조건 (16 시간 조명 / 8 시간 어두운) 및 (22)의 일정한 온도 ° C.를 사용하여 씨앗이 발아 할 수 있도록 3 일이 조건에 품다. </li><li> 토양에 germinated 씨앗을 전송, 일광욕 조건에서 식물을 유지. 대규모 실험, 우리는 레이블을 만들기위한 마이크로 소프트 워드 2004 (이상)에서 관리자를 병합 데이터를 사용하여 각 식물을 라벨에 작은 태그를 준비하는 것이 좋습니다. </li><li> 일레븐 일 TR 후토양에 ansfer는 그늘 상태에 식물의 절반을 이동 : 태양 있지만 0.52에 R / FR 비율을 가져다 보완 멀리 붉은 빛으로 동일합니다. </li><li> 추가 십이일 후, 식물 잎 이미지에 대한 준비가되어 있습니다. 당신은 개발의 스냅 샷을 캡처 할 수 있도록 어린 잎은 여전히​​ 확장하는 반면이 단계에서는 기존의 잎이 완전히 성숙했습니다. 당신은 당신의 요구에 따라 다른 발달 시간을 선택 할 수 있습니다. </li></ol> 2. 해부 잎 이미지 캡처 <ol><li> 다섯 직사각형 프레임이있는 식물 유전자형과 성장 조건과 함께 표시 투명 시트를 준비합니다. 한 프레임 한 공장에서 잎에 해당합니다. Microsoft Excel을이 레이블을 사용하여 일관된 그리드를 인쇄하는 데 사용할 수 있습니다. </li><li> 이십육일 오래된 식물의 잎을 해부. </li><li> 검사는 평면 침대 스캐너에서 600 DPI에서 출발합니다. 씨앗에서 출발 참고 투명 시트의 샌드위치에 검은 창에서 세로로 배치해야합니다. 감동 잎을 피다음 절차에 오류를 줄 것이다 검은 창 프레임과 중복 잎 있습니다. </li></ol> 3. LeafJ의 잎 이미지 분석 <ol><li> 다운로드 ImageJ ImageJ의 플러그인 폴더로 LeafJ.jar 파일을 드래그합니다. </li><li> ImageJ 1.45s 이상 14 이미지 파일을 엽니 다. </li><li> &quot;&gt; 분할 채널은 이미지&gt; 색상&quot;에 의해 3 색 채널 (빨강, 녹색, 파랑)로 이미지를 분할하고 파란색 채널의 이미지에 임계 값을 적용 할 수 있습니다. </li><li> 사각형 도구 (그림 1A)하여 한 공장에서 잎을 모두 선택합니다. </li><li> 플러그인 메뉴에서 &quot;LeafJ&quot;를 선택하십시오. </li><li> 나타나는 대화 상자에서이 공장 주석 정보를 선택하십시오. 당신은 할 수&quot;이러한 옵션 수정 &#39;을 클릭하여 여기에 표시되는 기본 값을 편집 할 수 있습니다. </li><li> LeafJ 플러그인을 실행 후에 &quot;OK&quot;버튼을 클릭하기 전에,이자 (ROI) 관리자 창 (, 그림 1B 필요한 경우)의 지역에서 추적 선을 편집 할 수 있습니다. 터치 스크린 태블릿 (예 : 아이 패드 등)이 절차에 유용합니다. iPads는 에어 디스플레이 소프트웨어를 사용하여 외부 모니터로 컴퓨터에 연결 할 수 있습니다. </li><li> 측정 결과 및 Microsoft Excel 또는 이에 상응하는 소프트웨어에 관련 정보 (파일 이름, 꽃 시간에 의해 해부에 의해 측정 등) 보냅니다. </li></ol> 4. ImageJ의 잎 세포 이미지 분석 <ol><li> 해부 해결은 (제 2 단계) 스캔 한 후 참조 15에 설명되어 출발합니다. FAA 고정 잎은 적어도 6 개월 이상에 대해 4 ° C에 보관하실 수 있습니다. </li><li> 현미경 관찰 15 전 1 ~ 2 시간에 클로 랄 하이드레이트 솔루션과 길러 잎에 FAA의 정착액을 변경하여 잎을 해제합니다. </li><li> 마운트 마일에 출발croscope는 trichomes가 직면과 슬라이드. trichomes 또는 정맥 근처의 세포를 피 주요 정맥의 양쪽에 각 잎의 중심 복합 현미경, 이미지 mesophyll 층에 40x 배율을 사용합니다. </li><li> 추적 잎 셀은 터치 스크린 태블릿과 스타일러스 (3 단계에서 설명한대로)의 도움을 ImageJ 투자 수익 (ROI) 관리자 도구에 의해 설명합니다. 세포 이미지 분석 ImageJ의 내장 된 기능을 사용하지만 LeafJ을 필요로하지 않습니다. </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>
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</ol>

관심 없음 충돌이 선언 없습니다.

우리의 &quot;LeafJ&quot;플러그인은 수동 측정을 통해 처리 할 거의 6 배 증가, 반 자동으로 잎자루 길이의 측정을 할 수 있습니다. 잎자루 길이는 SAS의 중요한 인덱스이며 또한 잠수 저항과 hyponastic 성장 17과 같은 다른 현상의 랜드 마크입니다. 따라서이 플러그인은 식물 연구자의 다양한 유용 할 수 있습니다. 우리 플러그인은 잘 알려진 자바 기반의 무료 소프트웨어, ImageJ에서 구현됩니다. 이 쉽게 크로스 플랫폼 설치를 사용할 수 있습니다. ImageJ가 이미 자바와 ImageJ 매크로 언어 (에 의해 작성되었습니다 플러그인의 큰 도서관이 있기 때문에 프로그램의 수정 용이성 또한 LeafJ 플러그인의 장점 <a href="http://imagejdocu.tudor.lu/doku.php?id=tutorial:start" target="_blank">http://imagejdocu.tudor.lu/doku.php?id=tutori...

<html><table border="1"><tbody><tr><td> 시약의 이름 </td><td> 회사 </td><td> 카탈로그 번호 </td><td></td></tr><tr><td> 멀리 붉은 빛 LED </td><td> Orbitec </td><td> 사용자가 만든 </td><td></td></tr><tr><td> 투명도 </td><td> 상 </td><td> HSCA / 5 </td><td></td></tr><tr><td> 스캐너 </td><td> 엡손 </td><td> 엡손 완벽 V700 PHOTO </td><td></td></tr><tr><td> 이미지 J </td><td> NIH </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> 관습 </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> 에어 디스플레이 </td><td> Avatron 소프트웨어 주식회사 </td><td></td><td>빈 &quot;&gt; http://avatron.com/ </td></tr><tr><td> iPad2 </td><td> 애플 </td><td></td><td> <a href="http://www.apple.com/" target="_blank">http://www.apple.com/</a> </td></tr></tbody></table>

leafj : 세미 자동 리프 형상 측정을위한 imagej 플러그인

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

높은 처리량 phenotyping (phenomics (주) 검토 1 최근 예 2-4 참조)의 기능과 유전자를 연결하기위한 강력한 도구입니다. 잎은 기본 광합성 기관이며, 크기와 모양이 공장 내에 발달 및 환경 다를 수 있습니다. 이러한 이유로 잎 형태에 대한 연구는 가장 반 자동화 phenomics 도구 5,6에 의해 수행됩니다 많은 잎에서 여러 매개 변수의 측정을 필요로합니다. 캐노피 그늘 공장 건축과 생활의 역사에 영향을 미치는 중요한 환경 큐, 응답의 스위트 룸은 총체적으로 그늘 회피 증후군 (SAS) 7이라고합니다. SAS 응답 중 그늘 유도 잎 잎자루의 신장 및 블레이드 지역의 변화는 인덱스 8과 같은 특히 유용합니다. 현재까지, 잎 모양 프로그램 (예 : SHAPE 9, 얇은 판 10, LeafAnalyzer 11 LEAFPROCESSOR 12) 잎 윤곽선을 측정하고 잎 모양을 분류 할 수 있습니다하지만 잎자루 길이를 출력 할 수 없습니다. 잎 petioles의 대규모 측정 시스템의 부족 SAS 연구 phenomics 방식을 저해하고 있습니다. 이 논문에서, 우리는 신속하게 모델 식물 Arabidopsis thaliana의의 잎자루 길이와 잎 블레이드 매개 변수를 측정 할 수 LeafJ라는 새로 개발 된 ImageJ 플러그인을, 설명합니다. 잎자루 / 잎 블레이드 경계의 필요한 수동 보정은 우리가 터치 스크린 태블릿을 사용하는 가끔 잎하십시오. 또한, 잎 세포 모양과 잎 셀 번호는 잎 크기로는 13의 중요한 determinants 있습니다. LeafJ는 별도로 우리는 또한 세포 모양, 면적 및 크기를 측정하기위한 터치 스크린 타블렛을 사용하는 프로토콜을 제시한다. 우리 잎의 특성 측정 시스템은 그늘 회피 연구에 한정되지 않고 잎 phenotyping에 의해 많은 돌연변이 검사 식물의 잎 phenotyping을 가속화합니다.

1. 잎자루과 리프 블레이드 경계의 견적보기 잎 이미지, 그리고 그들의 측정 창 LeafJ의 가장 유용한 기능 중 하나는 잎 블레이드 / 잎자루 경계 (그림 1)의 자동 감지합니다. 다음과 같이 LeafJ 알고리즘은 작동 내장 된 ImageJ ParticleAnalyzer 기능은 사용자 선택의 안쪽 잎의 방향을 찾아 결정하는 데 사용됩니다. 각 잎의 경우 잎의 폭은 잎의 전체 축을 따라 결정됩니다. 그런 다음 축을 따라 각 위치에서 폭의 변화는 실행 창을 (초점 위치에 인접 일곱 위치에 대한 평균 폭은 초점 위치로 말초 일곱 위치에 대한 평균 폭에서 공제됩니다)를 사용하여 결정됩니다. 잎자루 / 블레이드 경계 폭의 변화가 모든 계산 폭의 차이의 90 %보다 더 큰 잎베이스 이외의 첫 번째 위치로 정의됩니다. LeafJ 추가 검사가 reliabi을 증가하는 것이 전화 lity는, 2) 초점 위치로 인접 지역은 큰 변화가없는, 특히 LeafJ도 1)의 폭...

높은 처리량 잎 측정을위한 주요 방법의 시범. 이러한 방법은 잎 표현형하여 많은 식물의 돌연변이 또는 기타 검사 식물을 공부할 때 잎 phenotyping을 가속화하는 데 사용할 수 있습니다.

LeafJ : 세미 자동 리프 형상 측정을위한 ImageJ 플러그인

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

이 절차의 목적은 고처리량 실험을 위해 잎 모양 측정을 자동화하는 것입니다. 이것은 먼저 나뭇잎을 해부하고 평판 스캐너로 이미징하여 수행됩니다. 절차의 두 번째 단계는 leaf J 플러그인을 사용하여 잎을 감지하고 측정하는 것입니다.세 번째 단계는 현미경 검사를 위해 잎을 준비하고 복합 현미경을 사용하여 사진을 찍는 것입니다. 마지막 단계는 터치스크린 태블릿을 사용하여 획득한 이미지의 매진 라인을 추적하는 것입니다. 궁극적으로 이러한 이미지 분석 조합을 통해 잎 모양, 세포 크기 및 세포 수의 차이를 보여줄 수 있습니다.기존 방법에 비해 이 기술의 주요 장점은 속도입니다. 수동 측정보다 약 6배 빠릅니다. 개인은 다운스트림 분석에 적절한 잎 배치가 중요하고 슬라이드에 잎을 장착하는 것이 기술적으로 어려울 수 있기 때문에 이 방법이 어려울 수 있다는 것을 알고 있었습니다.제가 이 방법에 대한 아이디어를 처음 떠올린 것은 분석해야 할 잎이 약 15,000개에 달한다는 것을 깨달았을 때였고, 손으로 하는 것은 수개월이 걸리고 엄청나게 지루할 것이며, 식물 해부 기술이 신경 zue를 유발할 것임을 보여주었습니다. 내 연구실의 연구 과학자 8.5 x 11인치 투명 시트를 준비하는 것으로 시작합니다. 각 시트는 한 식물의 잎을 수용할 수 있을 만큼 충분히 큰 직사각형 프레임으로 분할해야 하며, 두 번째 투명 시트를 인쇄된 시트에 테이퍼하여 잎이 마르는 것을 방지하는 덮개 역할을 해야 합니다.식물, 유전자형 및 성장 상태를 표시하십시오. 26번째 원추 식물의 잎을 해부합니다. 투명도에 있는 잎을 가장 어린 것부터 가장 오래된 것까지 전술 순서로 배열합니다.테두리를 건드리거나 다른 잎과 겹치지 않도록 프레임 내에서 나뭇잎을 세로로 배치합니다. 그렇지 않으면 문제가 발생합니다 분석하는 동안, 나뭇잎이 배열된 상태에서 수직으로 닿지 않거나, 프레임에 넣거나, 겹치지 않도록 방향을 잡는 것이 중요합니다. 두 번째 빈 투명 시트와 잎을 평평하게 유지하기 위해 랙으로 끼웁니다.그런 다음 인치당 최소 600도트 해상도의 평판 스캐너를 사용하여 이미지를 생성합니다. 플러그인을 설치하여 시작하십시오. 이미지 J를 다운로드하고 리프 jja 파일을 이미지 J의 플러그인 폴더로 드래그합니다. 이미지 J를 사용하면 이제 리프 J 플러그인을 사용할 수 있습니다.이미지 J에서 리프 이미지 파일을 계속 엽니다.이미지 J가 버전 1.45 s 이상인지 확인합니다. 이미지 색상 분할 채널을 클릭하여 이미지를 빨간색, 녹색 및 파란색의 세 가지 색상 채널로 분할합니다. 그런 다음 파란색 채널의 이미지에 임계값을 적용합니다.이제 사각형 선택 도구를 사용하여 한 식물의 모든 잎을 선택한 다음 잎 J 플러그인을 선택합니다. 플러그인은 이제 실험 그룹 및 유전자형과 같은 실험의 다양한 조건을 설정할 수 있는 상자를 엽니다. 계속하기 전에 이러한 옵션을 편집한 다음 관심 영역에서 선택한 나뭇잎에 대한 조건을 선택하고 설명이 포함된 이름을 제공합니다.continue를 누르면 리프 J가 자동으로 각 leaf의 윤곽을 고유한 ROI 이미지로 윤곽을 그립니다. J 루틴은 타원을 블레이드에 맞추고 필요한 경우 해당 타원의 주 축과 보조 축을 계산합니다. ROI 관리자 창을 사용하여 트레이스 라인을 편집합니다.외부 모니터로 연결된 터치스크린 태블릿이 이 절차에 유용할 수 있습니다. 경계가 올바르게 정의되면 를 눌러 분석을 실행합니다. 자, 이제 잎 J는 꽃잎 길이와 잎 잎의 다양한 형상을 출력합니다.최종적으로 측정 결과 및 관련 정보를 스프레드시트로 내보냅니다. 잎을 스캔한 후 F-A-A-F-A에 고정합니다. A 고정 잎은 섭씨 4도에서 최대 6개월 동안 보관할 수 있습니다.잎을 이미징하기 한두 시간 전에 앞으로 이동하여 FAA 고정제를 클로로하이드레이트 용액으로 변경하여 잎을 제거합니다. 제거되면 복합 현미경 이미지에서 40배 배율을 사용하여 상체가 위를 향하도록 슬라이드에 잎을 장착하고, 주정맥 양쪽에 있는 각 잎 중앙의 중간층을 상체나 정맥 근처의 세포를 피합니다. 이미지 처리의 어려움을 피하려면 나뭇잎을 장착할 때 슬라이드에서 모든 기포를 제거하고 다음 단계에서 초점이 맞는 이미지를 얻는 것이 중요합니다.원하는 이미지를 수집한 후 이미지 J에서 이미지를 열고 터치스크린 태블릿과 스타일러스를 사용하여 이미지 JROI 관리자 도구로 잎 세포 윤곽을 추적합니다. 이것은 LEAF J 플러그인을 사용하지 않습니다. 실험을 위해 LEAF J를 사용하기 전에 플러그인의 정확성과 속도를 숙련된 연구원의 것과 비교했습니다. 전반적.Leaf J는 수동 계산보다 5.7 더 빨리 완료되었으며 두 방법의 데이터를 비교한 결과 비교된 3,532의 모든 측정 매개변수에 대해 결과가 밀접하게 상관되어 있음을 보여주었습니다. 데이터 포인트 172는 이상치였습니다. 이러한 이상치 중 29개는 LEAF J 플러그인으로 인해 발생했으며 인적 오류로 인한 143개보다 훨씬 적습니다.수동 측정 중에 leaf J는 오류 수를 더욱 줄이기 위해 업데이트되었습니다. LEAF J 측정에 대한 확신을 가지고 혼합 효과 모델을 사용하여 음영 회피를 분석하는 데 사용되었습니다. 처리와 잎 수는 고정 효과였고 복제는 무작위 효과였습니다.많은 매개변수가 차양 처리에 의해 상당한 영향을 받았습니다. 또는 일부 매개변수는 음영의 영향을 크게 받지 않았습니다. 세포 매개변수의 정제 보조 이미지 분석을 사용하여 224개 식물의 877개 잎에서 총 8,629개의 세포에 이르는 애기장대 ANA의 67개 유전자형을 조사했습니다.그런 다음 유전자형을 6개 등급으로 분류했습니다. 대부분의 유전자형은 정상적인 세포 크기와 수를 가지고 있습니다. 그러나 일부는 정상 세포 수로 더 큰 세포 크기를 가졌습니다.식물을 재배할 때 무작위 배정 및 실험 설계를 사용하는 것이 이 절차를 시도하는 것이 중요하지만 포름알데히드와 염소수화물로 작업하는 것은 매우 위험할 수 있음을 기억하십시오. 따라서 이 절차를 수행할 때 장갑을 착용하고 흄 후드에서 작업하는 것과 같은 예방 조치를 취해야 합니다. 이 동영상을 시청한 후에는 이 절차에 따라 자신의 실험 조건을 사용하여 잎 및 세포 모양 표현형의 고처리량 스크리닝을 수행하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.RNA 염기서열분석(RNA sequencing)과 같은 추가 방법을 사용하여 어떤 유전자가 효과적으로 형성되는지와 같은 질문에 답할 수 있습니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Biology

생물학

우리의 연결 형태를 분석하는 컴퓨터 프로그램을 개발했습니다. 두개의 기존 오픈 소스 분석 도구와 함께, 우리의 프로그램은 숄 분석을 수행하고 neurites, 지사 지점 및 neurite 팁의 수를 결정합니다. 분석은 neurite 형태의 지역 변화가 관찰 수 있도록 수행됩니다.

여러 스케일에서 디지털의 연결 형태론의 자동 숄 분석

immunohistochemically 스테인드 췌장 표본의 대규모 조달 및 분석의 새로운 컴퓨터를 이용한 방법에 설명되어 있습니다 : 전체 섹션 (1) 가상 슬라이스 캡처를, 대규모 데이터 (2) 질량 분석, 2D 가상 조각 (3) 재건 (4) 3D 아일릿 매핑, 그리고 (5) 수학 분석.

컴퓨터를 이용한 대규모 시각화 및 췌장 아일릿 질량, 크기 유통과 건축의 부량

이 논문은 두 개의 새로운 오픈 소스 ImageJ 플러그인인 Cell Concentration Calculator 및 Migration Assay Counter를 통해 혈구계 및 이동/침입 현미경 사진의 정량화에 대해 설명합니다.  또한 이미지 획득 및 보정 프로토콜에 대해 설명하고 플러그인의 입력 요구 사항에 대해 자세히 설명합니다.

ImageJ에 플러그인을 사용하여 셀 카운팅 절차의 자동화 된 정량 및 분석

이 논문은 'Clock Scan'이미지 분석을위한 두 가지 새로운 ImageJ 플러그인을 설명합니다. 이 플러그인은 원본 Visual Basic 6 프로그램의 기능을 확장하고, 가장 중요한 것은 ImageJ 무료 이미지 분석 소프트웨어 패키지와 함께 번들로 제공하여 대규모 연구 커뮤니티에 프로그램을 제공 할 수있게합니다.

이미지 분석을위한 클록 스캔 프로토콜 : ImageJ Plugins

우리는 세그먼트와 배수 뼈 ImageJ 플러그인을 사용 하 여 뼈의 바깥 경계에 따라 2D 및 3D 이미지에 대 한 측정에 대 한 워크플로 제시. 이 방법은 보다 효율적이 고 정확한 현재 수동 손 윤곽을 그리는 접근 보다 이며 레이어, 레이어 quantifications, 현재 상용 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다 제공 합니다.

외부-경계 지원 세분화 및 정량화 Imagej 플러그인에 의해 배수 뼈의

Microglia 두뇌 면역 세포를 조사 하 고 양적 평가 될 수 있는 형태 론 적 변화를 통해 변경 된 두뇌 생리학에 반응 하는. 이 프로토콜 개요는 ImageJ 셀 분파, 복잡성, 모양 등 통계에 따라 연속 데이터 microglia 형태를 나타내는 분석 프로토콜을 기반으로 합니다.

Microglia 형태학 Immunohistochemistry 조직 ImageJ를 사용 하 여 준비의 Photomicrographs에서 측정

활성된 슬러지 입자의 형태와 크기는 다양 한 방법을 사용 하 여 측정 하는 중요 한 매개 변수. 부정확 비 대표 샘플링, 차선 이미지 및 주관적인 분석 매개 변수에서 발생 한다. 이러한 오류를 최소화 하 고 쉽게 측정, 우리는 오픈 소스 소프트웨어 파이프라인을 포함 하 여 모든 단계를 지정 하는 프로토콜을 제시.

형태와 오픈 소스 소프트웨어 파이프라인 Agar에 움직일 활성된 슬러지 입자의 크기 측정

이 기사는 1) 초점 접착의 크기와 수 및 2) 세포 형상 지수및 MCF7 세포의 컨런트 단층의 공초점 이미지로부터의 분포를 정량화하는 것을 설명합니다.

MCF7 세포 단층층의 세포 기판 접착 영역 및 세포 모양 분포의 정량화

옥수수 잎 primordia는 깊숙이 찢어지고 구겨져 연구하기가 어렵습니다. 여기에서 우리는 형광 및 공초점 이미징을 위해 옥수수 잎 원시의 횡단면과 펼쳐진 전체 마운트를 준비하는 방법을 제시합니다.

형광 및 공초점 이미징을 위해 횡단면을 준비하고 옥수수 잎 원시의 전체 마운트를 펼치기 위한 개선된 방법

제시된 프로토콜은 디지털 잎 생리학 및 면적별 잎 질량 재구성 방법을 사용하여 고기후 및 고생태학을 재구성하기 위해 화석 잎의 연속적인 잎 생리학적 특성의 디지털 측정 및 분석을 보여줍니다.

Reconstructing Terrestrial Paleoclimate and Paleoecology with Fossil Leaves Using Digital Leaf Physiognomy and Leaf Mass Per Area(디지털 잎 생리학 및 면적별 잎 질량을 사용하여 화석 잎으로 육상 고기후 및 고생태학을 재구성)

학습하세요 고속 스캐너 이미징과 LeafJ 플러그인을 활용한 반자동 잎 형상 측정 방법. 이 기술은 Arabidopsis 잎 표현형 분석과 세포 크기 정량화를 가속화하여 식물 돌연체 연구의 정확성과 효율성을 크게 향상시킵니다.

LeafJ : 세미 자동 리프 형상 측정을위한 ImageJ 플러그인

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