크기, 모양, 및 결합 된 이다의 네트워크의 방향 분석

이 방법은 뇌 구조에 있는 성상체 네트워크의 조직에 관하여 중요한 질문에 대답하는 것을 도울 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 라벨 세포를 계산하고 정의된 구조 내에서 해부학 적 조직을 문서화하는 편견없는 방법을 제안한다는 것입니다. ImageJFIJI를 열고 원하는 파일을 선택하고 바이오 형식의 가져오기 옵션 창에서 확인을 클릭합니다.

최종 Z 스택에 필요한 광학 조각만 포함하는 Z 스택을 재정의하려면 먼저 STK 및 Z 프로젝트를 선택한 다음 도구 모음의 스택 노브를 클릭합니다. 프로젝션 유형 설정에서 최대 강도를 선택합니다. 파일을 저장하고 파일 스택이름을 지정합니다.

이미징 파일에 여러 채널이 포함된 경우 이미지 색상 및 분할 채널을 사용하여 성상 순환 네트워크의 이미지와 채널만 표시합니다. 이미지, 속성, 픽셀을 픽셀 차원에 대해 하나씩 선택하여 이미지의 픽셀 설정을 확인합니다. 그런 다음 프로세스를 열고 배경을 빼서 배경 도구를 사용하여 배경 바이오시틴 라벨링을 제거합니다.

미리 보기 함수를 사용하여 일반적으로 50픽셀로 설정된 롤링 볼 반경을 설정합니다. 배경 단계를 빼고 추가 소음 감소가 필요한 경우 프로세스, 노이즈 를 선택하고 이상값을 제거합니다. 이상값 설정에서 밝은 값을 선택하고 미리 보기 함수를 사용하여 반지름과 임계값을 설정합니다.

여기에 표시된 것처럼 데이터가 흐려질 수 있으므로 제거 이상값 도구를 사용하여 주의하십시오. 이미지를 사용하여 임계값을 조정하고 조정하고 임계값을 조정합니다. 기본 값 및 B 및 W 모드를 선택합니다.

적용을 클릭합니다. 프로세스, 이진 및 이진을 선택하여 이진 프로세스 도구를 사용하여 이미지를 바이너리 이미지로 변환합니다. 파일을 티프 파일로 저장하고 이진 파일의 이름을 지정합니다.

셀을 계산하려면 먼저 분석 및 설정 측정을 클릭하여 측정 유형을 설정합니다. 그런 다음 센트로이드 옵션을 선택합니다. 이진 파일이 화면에 열려 있는지 확인합니다.

다시 분석 메뉴를 열고 이번에는 분석 입자를 선택합니다. 다음으로 표시 및 윤곽선을 선택합니다. 이렇게 하면 검색 결과를 보여 주는 새 파일이 생성됩니다.

매개 변수를 최적화하여 감지를 구체화합니다. 셀만 감지하려면 30에서 6000 사이의 크기 값과 0에서 1 사이의 원형을 사용하여 완벽한 원을 정의하고 임의의 모양을 0으로 정의합니다. 확인을 클릭하여 탐지를 실행합니다. 두 개의 테이블이 나타나고, 검색된 셀 수를 제공하는 요약이라는 테이블과 각 셀의 X 및 Y 좌표를 제공하는 테이블 제목 이 있는 결과가 나타납니다.

값을 복사하여 스프레드시트 응용 프로그램에 붙여 넣습니다. 이름 검색 테이블 아래에 이 테이블을 저장합니다. 감지된 셀 플롯이 있는 파일도 나타납니다.

이름 검색 파일 아래에 티프 파일로 이 파일을 저장합니다. 두 개 이상의 표지된 셀 그룹이 분석 입자 도구를 사용하여 단일 셀로 검출되는 경우 분석 입자 도구를 적용하기 전에 공정, 이진 및 분수령을 선택하여 이진 이미지의 분수령 도구를 사용합니다. 네트워크의 표면적을 측정하려면 ImageJ에서 검색 파일을 사용합니다.

마우스를 클릭하여 도구 모음에서 다각형 선택 도구를 선택합니다. 네트워크를 클릭하면 네트워크 의 외부 주변에 있는 모든 셀을 연결하는 관심 영역 또는 ROI 추적을 시작합니다. 오른쪽 을 클릭하여 다각형을 닫습니다.

설정된 측정 창을 열고 영역 옵션을 선택합니다. 그런 다음 ROI 관리자를 열고 추가를 클릭하여 ROI 관리자에 추적된 다각형을 추가합니다. ROI 관리자에서 측정값을 클릭하여 측정을 실행합니다.

영역 측정은 테이블에 나타나고 픽셀로 표현됩니다. 정사각형 마이크로미터에서 값을 얻는 데 사용되는 현미경에 대한 변환 계수로 이 값을 변환하는 것을 잊지 마십시오. ImageJFIJI에서 스택 파일을 열고 더 강한 라벨링 강도로 패치 된 셀을 식별합니다.

그런 다음 스프레드시트 응용 프로그램에서 명명된 검색 테이블이라는 파일을 열고 패치된 셀 및 해당 좌표와 연결된 번호를 찾습니다. 패치된 세포를 정확하게 확인할 수 없는 경우 다각형 도구를 사용하여 생생물시틴의 퇴적물이 조밀한 영역을 둘러싸고 이 위치를 패치된 셀의 것으로 지칭한다. ROI 관리자를 이전과 같이 사용하여 패치된 셀 위치에서 ROI를 그려 ROI 관리자에 추가합니다.

다음으로 측정값을 설정하고 센트로이드 옵션을 선택합니다. RIO 관리자에서 측정값을 클릭하여 추적된 영역의 중심좌를 가져옵니다. 이러한 좌표를 이 특정 네트워크의 기준점으로 사용합니다.

이 수식을 사용하여 패치된 성상세포를 참조하여 각 셀의 좌표를 계산합니다. 패치된 성상세포를 참조하여 각 셀의 좌표를 표현하는 것은 패치된 성상세포로부터 벡터를 계산하는 중요한 단계이다. 이 수식을 사용하여 우선 방향의 주 벡터의 좌표를 계산합니다.

네트워크의 우대 방향의 주요 벡터는 네트워크에 구성된 각 셀에 대해 이전에 계산된 모든 벡터의 합계입니다. 메인 벡터의 길이를 네트워크의 셀 수로 나누고 패치된 셀을 제외하고 값을 정규화하고 네트워크 간의 비교를 활성화합니다. 관심 있는 핵에서 각 네트워크의 위치를 결정하려면 먼저 벡터 이미지 편집기로 4x 이미지를 엽니다.

치수 창의 치수를 5로 곱하여 4x 이미지의 크기를 늘립니다. 여기서 이미지는 800x 800픽셀로 샘플링되어 샘플링 해상도가 4000x 4000픽셀로 변경되었습니다. 티프 형식으로 파일을 내보내고 4x크기의 이름을 지정합니다.

크기가 조정된 4x 이미지의 왼쪽 위 모서리를 Adobe Illustrator 문서의 왼쪽 아래 모서리와 정렬합니다. 이 소프트웨어는 왼쪽 하단 모서리 참조 지점에서 좌표를 제공합니다. 네트워크의 20 x 이미지를 엽니다.

이진 파일 또는 검색 파일을 사용하면 정렬하기가 쉽기 때문입니다. 그런 다음 20 x 이미지의 이진 파일에 불투명도 도구를 사용하여 크기가 조정된 4x 이미지와 정렬합니다. 정렬이 완료되면 측정 도구가 나타나게 되도록 파이펫 도구를 선택하고 잡고 왼쪽 도구 모음에서 선택합니다.

측정 도구를 사용하여 20 x 이미지의 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 20 x 참조 점의 좌표를 크기 가구된 4 x 이미지로 가져옵니다. 이 20 x 참조 좌표는 핵의 회로도 도면에서 각 네트워크의 위치를 표현하는 데 유용합니다. 데이터를 요약하려면 사각형으로 핵을 정규화하는 데 사용됩니다.

이렇게 하려면 다각형 도구를 사용하여 크기 가구된 4x 이미지에서 핵을 둘러싸게 합니다. 그런 다음 ROI 관리자를 열고 그려진 ROI를 추가합니다. 핵의 테두리를 볼 수없는 경우 투명 조명으로 이미지를 사용하여, 이 경우 먼저 크기를 조정하는 것을 기억하십시오.

세트 측정에서 경계 사각형 옵션을 선택하여 그려진 핵 내에서 가장 작은 사각형을 계산합니다. 마지막으로 측정값을 클릭한 다음 서면 프로토콜의 단계를 따라 경계 사각형으로 표시된 정규화된 핵으로 표지된 셀 좌표를 표현합니다. SR101에 의해 표지된 삼차 주요 감각 핵의 등쪽 부분에 있는 단 하나 성상세포는 전세포 기록을 표적으로 하고 0.2%의 바이오시틴으로 채워졌다.

제5관의 전기 자극은 결합된 세포의 수의 증가를 나타내는 삼차 주요 감각 핵의 등대 부분에서 바이오시틴 라벨을 증가시켰습니다. 성상세포 네트워크는 삼차 주요 감각 핵과 그들의 주요 방향의 등대 부분 안에 갇혀 남아 있습니다. 이 기술은 정의된 구조 내에서 성상체 네트워크를 위치시키기 위해 개발되었지만 임의의 구조에서 표지된 셀의 집단의 위치를 표현하는 데 사용할 수 있습니다.