Name: 형태와 오픈 소스 소프트웨어 파이프라인 Agar에 움직일 활성된 슬러지 입자의 크기 측정 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-01-30T14:45:00.000+00:00
Duration: 9 min 27 s
Description: 배우세요 활성 슬러지 입자의 크기와 형태를 측정하는 반복 가능하고 반자동화된 프로토콜을 사용하여 폐수 처리 효율성을 평가하는 방법을. 이 기법은 주관적 편향을 줄이고 다양한 입자 형태에 적용할 수 있습니다.

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

이 작품은 국립 과학 재단 CBET 1336544에서 교부 금에 의해 지원 되었다.
피지, R 및 파이썬 로고 다음 상표 정책에 따라 사용 됩니다. 파이썬: <a href="https://www.python.org/psf/trademarks/">https://www.python.org/psf/trademarks/</a> R: <a href="https://www.r-project.org/logo/">https://www.r-project.org/Logo/</a> 에 나열 된 참조에 의해 SA 4.0 라이센스 당: <a href="https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/">https://creativecommons.org/Licenses/by-sa/4.0/</a> 피지: <a href="https://imagej.net/Licensing">https://imagej.net/Licensing</a>

1. 입자 분석에 대 한 샘플을 수집
<ol><li>통계 분석10 에 대 한 충분 한 입자를 생산할 예정 이다 특정 원자로 대 한 샘플 볼륨을 결정 (> 500) 입자 중복을 피하고 있는 동안.<ol>
<li>혼합된 액의 샘플 당 0.5 ~ 2 mL의 범위는 250와 5000 mg/l. 사이 혼합된 액 일시 중지 고체 (MLSS)와 활성된 슬러지 샘플에 대 한 충분 한 가정</li>
		<li>그렇지 않으면, 3 테스트 한 천 배지 0.5, 2, 및 샘플 (2.7 통해 1.2 단계)의 5 mL을 사용 하 여 준비 합니다.</li>
		<li>시각적으로 견적을 (해당 되는 경우) 샘플 볼륨 최고의 단계 1.1에에서 나열 된 조건에 맞는.</li>
		<li>입자는 여전히 0.5 mL 샘플에 대 한 중복 추가 0.5, 1 및 2 mL의 인산 염 버퍼 식 염 수를 0.5 mL 샘플 단계 2.1 전에 희석 해야 합니다 결정을 희석 3 0.5 mL 샘플 1.1.2와 1.1.3 단계를 반복 합니다. 참고: 단계 1.1 − 1.1.4 실험 당 한 번 수행만 필요 또는 원자로 내용을 변경 등 후속 측정 더 이상 나열 된 기준을 충족 하는 경우에 1.1 단계.</li>
	</ol>
</li>
	<li>잡아 ~ 40 mL 비 커 또는 50 mL 원심 분리기 튜브, 부드럽게 혼합 하 고 즉시 15ml 원심 관으로 잘 혼합된 잡아의 결정된 샘플 볼륨을 붓는에 의해 원자로의 잘 혼합된 부분에서 대표적인 샘플을 취득. 정한 단계 1.1.4 필요한 샘플을 희석. 참고: 프로토콜 일시 중지할 수 있습니다 여기 하 고 샘플 최대 48 시간 동안 냉장 (4 ° C)에서 저장 될 수 있습니다. 샘플을 동결 하지 않습니다. 주의: 일반적인 보존 미디어 (예: 포름알데히드/formamide) 적합 하지 않습니다. 오픈 컨테이너와 함께에서 접시의 큰 표면 영역 열 광원, 그리고 잠재적으로 가난 하 게 통풍이 현미경 설치 프로그램에서 이미지 품질에 작은 이익을 위해 불필요 하 게 위험 조건 생산.</li>
</ol>2. 준비 스테인드, 고정 입자에의 한 천 배지
<ol><li>1% (w/v) 메 틸 렌 블루의 5 µ L 각 샘플을 다음 모자를 더하고 부드럽게 혼합 3 최소 시간에 반전. 실 온에서 30 분 더 이상 하지만 적어도 5 얼룩을 샘플 수 있습니다.</li>
	<li>이온된 수 한 천 7.5% (w/v)의 샘플 당 약 10 mL를 준비 합니다. 참고: 한 천 미리 생산 고 소독 하는 경우에, 불명확 하 게 저장 될 수 있습니다. Agarose 대체 될 수 있습니다, 하지만 실질적으로 이미지를 개선 하지 않습니다.</li>
	<li>전자 레인지 또는 물 목욕을 사용 하 여 한 천 녹과 약간 사용 하기 전에 냉각 수 있습니다. 천이 완전히 녹아 쉽게 따른다 확인 합니다. 한 천의 단단한 소 품질 이미지 다르게, 얼룩 것입니다.</li>
	<li>원심 분리기 튜브 6.5 및 9 mL 사이 총 튜브 볼륨을가지고 충분 한 녹은 7.5% (w/v) 한 전송.</li>
	<li>원심 분리기 튜브를 개괄 하 고 부드럽게 혼합을 3 번 이상 반전.</li>
	<li>자신을 멀리 또는 후드 모자를 가리키는 동안 뚜껑을 엽니다. 관 내용을 부드럽게 흔들어 전체, 부드러운 코팅과 입자의 시각적으로 균일 한 분포를 달성 하기 위해 요리 100 m m 플라스틱 페 트리 접시에 붓으십시오. 주의:는 agar에서 열 튜브에 약간의 압력을 생성할 수 있습니다. 이 종종 가청 히스를 생성 하 고 뜨거운 agar의 작은 방울을 추방 하는.</li>
	<li>접시는 agar 굳은 때까지, 5 분 이상 실 온에서 냉각 수 있습니다. 참고: 프로토콜 수 있습니다 수 일시 중지 여기. 스토어 도금 거꾸로 하 고 냉장 (4 ° C)에서 최대 48 시간 동안 (예, 봉인 비닐 봉지에에서 또는 파라핀 영화) 밀봉.</li>
</ol>3. stereomicroscope와 디지털 카메라를 사용 하 여 입자 이미지 획득
<ol><li>10 x 20 x 확대를 할 수는 stereomicroscope의 현미경 스테이지 발견된 격판덮개 얼굴을 놓습니다. 심지어, 확산 조명 LED 조명 스탠드 또는 가벼운 접시 같은 장비를 사용 하 여 샘플을 아래에서 밝히는.</li>
	<li>오픈 이미지 캡처 소프트웨어, 사진, 현미경 빛 경로 설정 되어 있는지 확인 하 고 카메라 목록에서 적절 한 카메라 클릭 합니다.</li>
	<li>나타나도록 여러 입자 초점면에 소프트웨어에 큰, 잘 정의 된 가장자리와 현미경을 조정 합니다. 10-20 x의 확대를 사용 하 여 상대적으로 깊은 초점 평면을 유지 하면서 입자를 측정.<ol>
<li>일시적으로 한 천 배지를 제거 하 고 무대에는 마이크로미터를 놓습니다. 마이크로 미터에 눈금 표시 이미지 캡처 소프트웨어에 크게 집중 될 때까지 잘 초점을 조정 합니다.</li>
		<li>이전 보정 하는 경우 현재 배율에 대 한 마이크로 비율에 있는 픽셀을 기록 합니다.<ol>
<li>클릭 하 여 확대/축소를 100%로 설정 확대 > 실제 크기 를 선택 하 고 옵션 > 보정 다음 0 및 200 µ m 졸업식에 중심 수직 막대는 마이크로 미터의 긴 축 따라 주요 뷰포트에서 빨간 교정 바 정렬. 보정 대화 상자에서 현재 확대 수준과 200 µ m의 실제 길이 입력 합니다.</li>
		</ol>
</li>
		<li>만약 이미 보정 메뉴 모음에서 선택 확대 하 고 선택 현재 확대율 레벨 보정을 확인.<ol>
<li>선택 측정 > 라인 > 임의의 선. 0 졸업은 마이크로 미터의 긴 축 교차 클릭 하십시오. 200와 긴 축에 교차로에서 다시를 클릭 합니다. A 정확한 교정 표시 약 200 µ m. 삭제 선을 그것을 눌러 삭제를 클릭 하 고 확인 상자에서 예 를 누르면. 참고: 카메라 및 교정 선택에 대 한 지시는이 하드웨어를 위해 사용 되는 소프트웨어를 특정. 비슷한 기능 다른 이미징 소프트웨어에서 사용할 수 있어야. 목표는 미크론 비율 정확한 입자 크기 측정에 대 한 이미지의 픽셀을 결정 하는.</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
	<li>한 천 배지를 장착 하 고 이미징 소프트웨어에 최대 세부 사항을 달성 하기 위해 정밀한 초점을 조정.</li>
	<li>최대 이미지 품질 달성 이미징 소프트웨어를 조정 합니다.<ol>
<li>비트 깊이 카메라 사이드바의 비트 깊이 패널에서 라디오 버튼을 선택 하 여 허용 되는 최대 값을 늘립니다. 카메라 사이드바의 색상/회색 패널에서 적절 한 라디오 단추를 선택 하 여 회색 음영 이미지를 수집 하는 소프트웨어를 설정 합니다.</li>
		<li>노출과 히스토그램 사이 모든 오픈 사이드바 패널을 축소 합니다. 1.0으로 이득을 감소 하 고 깨끗 한 이미지에에서 나타납니다 뷰포트 히스토그램 히스토그램 상자의 양쪽 끝으로 잘립니다 하지 배포로 나타날 때까지 때까지 노출을 증가.</li>
		<li>피하기 위하여 히스토그램과 부족을 조정 합니다. 카메라 측면 표시줄의 막대 그래프 패널에서 최저 값 밖에 그냥 히스토그램의 왼쪽된 경계 및 높은 값 밖에 그냥 오른쪽 경계를 밀어.</li>
	</ol>
</li>
	<li>저장 이미지는 압축 되지 않은 TIFF이미지 메타 데이터에 배율 정보를 포함 하 여, 사용 하는 파일 > 다른 이름으로 저장 TIFF 형식을 선택 하 고 되도록 교정 정보 저장 상자 대화 상자 확인 합니다. 참고: 저장 공간 보정을 포함 하는 이미지 메타 데이터 수집 프로그램 간에 달라질 수 있습니다. 피지15, 파이프라인에 의해 사용 하는 기본 소프트웨어 가장 일반적인 이체를 이해 한다. 중요 한 정보를 기록 하는 픽셀 높이, 너비, 및 관련된 장치입니다.</li>
	<li>어느 모바일 단계를 사용 하 여 또는 수동으로 접시 자체를 이동, 이전 이미지를 왼쪽에서 오른쪽과 오른쪽에서 왼쪽으로 사이 격판덮개; 아래로 이동 하는 경로 다음 중복 되지 않는 다른 지역 선택 로 알려진 ' lawnmower 검색 무늬 '. 3.6 단계를 반복 하 여 충분 한 이미지 캡처 적어도 500 시각적으로 예상된 입자, 더는 더 나은 생산 됩니다. 참고: 대안 패턴 (예:., 원형, 임의의) 허용 하지만 보고 되어야 한다. 디지털 봉합 생산 통해 모자이크에 조합에 대 한 여러 개의 겹치는 이미지 획득 결과 파일 크기는 크게 다운스트림 처리와 바느질에서 유물을 방해 소개 될 수 있습니다 하 고 현재 권장 되지 않습니다.</li>
	<li>잠재적인 후속 이미징에 대 한 이미지 분석 후 때까지 접시를 유지 합니다. 마지막 영상, 후 생물 폐기물에 대 한 적절 한 폐기.</li>
</ol>4. 측정 하 고 분석 하는 입자 실루엣
<ol><li>필요한 이미지 분석 소프트웨어 패키지를 설치<ol>
<li>피지를 설치 (지침에 국립 보건원의 ImageJ v1.52e의 향상된 된 버전: https://imagej.net/Fiji/Downloads</li>
		<li>지침에 따라 이미 존재 하지 않을 경우 git를 설치: https://git-scm.com/downloads</li>
		<li>Git 저장소16을 복제 하 여 입자 분석 코드를 취득 합니다.<ol>
<li>명령줄에 입력 하 여 코드의 최신 버전을 검색: git 클론 https://github.com/joeweaver/SParMorIA-Sludge-Particle-Morphological-Image-Analysis.git<ol>
<li>분석 코드 다음 README.md 텍스트 파일에 있는 지침은 복제 저장소의 최상위 디렉터리에 설치 합니다. 참고: git을 사용 하는, 최신 버전의 코드를 자동으로 검색 됩니다. Git를 사용할 수 없는 경우 그것은 또한에서 릴리스 페이지에 zip 파일로 코드 다운로드 수: https://github.com/joeweaver/SParMorIA-Sludge-Particle-Morphological-Image-Analysis/releases</li>
			</ol>
</li>
		</ol>
</li>
		<li>선택적 매개 변수와 함께 처리 하는 디렉터리를 나열 하는 텍스트 파일을 편집 합니다. 매개 변수 및 예제 목록에 대 한 예/분석 하위 디렉터리를 참조 하십시오.</li>
	</ol>
</li>
	<li>입력 하 여 명령줄에서 분석을 실행 합니다. < 피지-경로 > \ImageJ-win64.exe-콘솔-매크로 SParMorIA-SludgeParticle_Morphological_Image_Analysis < paramsfile > 여기서 < 피지-경로 > ImageJ win64.exe가 있는 디렉토리와 < paramsfile > 분석 설치를 설명 하는 텍스트 파일의 위치는 참고: 실행 파일의 이름을 달라질 수 있습니다, 따라서 운영 체제 피지에 설치. 수와 이미지의 크기에 따라 분석 시간 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다 그리고 자동으로 실행 됩니다.</li>
	<li>품질 관리 검사를 수행<ol>
<li>지정 된 출력 디렉터리의 오버레이 하위 디렉터리에 있는 품질 관리 파일을 검사 합니다. 스 퓨 리 어스, 누락, 그리고 저조한 캡처된 입자, 모든 배경 일치 하지 않는 회색된 윤곽선으로 명백한 이미지 note 같은 예제 그림 3 을 참조 하십시오. 입자 자료는 이제 실험 관련 분석 그림 생성에 대 한 준비.</li>
	</ol>
</li>
	<li>유명한 파일 및/또는 입자 무시 하 Id 분석 코드에 지정 하 여 전체 접시 또는 개별 입자를 거부 합니다. 예제/검열 관련 연구 및 Python 코드 저장소에서를 참조 하십시오.</li>
	<li>각 이미지에 지정 된 출력 디렉터리의 결과 하위 디렉터리에 깔끔한12 쉼표로 구분 된 텍스트 파일 저장에 대 한 이미지 분석 결과 사용 하 여 실험 구체적인 수치를 생성 합니다. 결과 파일을 읽는 방법의 예제를 보려면 예제/인물/R 및 예/인물/파이썬 하위 디렉터리를 참조 하십시오.</li>
</ol>

<ol><li>Show, K. Y., Lee, D. J., Tay, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Aerobic+granulation%3A+Advances+and+challenges%5BTitle%5D)+AND+%22Applied+Biochemistry+and+Biotechnology%22%5BJournal%5D)">Aerobic granulation: Advances and challenges.</a> Applied Biochemistry and Biotechnology. 167 (6), 1622-1640 (2012).</li>
<li>Adav, S. S., Lee, D. -J., Show, K. -Y., Tay, J. -H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Aerobic+granular+sludge%3A+Recent+advances%5BTitle%5D)+AND+%22Biotechnology+Advances%22%5BJournal%5D)">Aerobic granular sludge: Recent advances.</a> Biotechnology Advances. 26 (5), 411-423 (2008).</li>
<li>Williams, J. C. Initial Investigations of Aerobic Granulation in an Annular Gap Bioreactor. North Carolina State University. , Available from:
 <a target="_blank" href="https://repository.lib.ncsu.edu/handle/1840.16/2162">https://repository.lib.ncsu.edu/handle/1840.16/2162</a> (2004).</li>
<li>Moghadam, B. K. Effect of Hydrodynamics on Aerobic Granulation. , Available from:
 <a target="_blank" href="https://repository.lib.ncsu.edu/handle/1840.16/8761">https://repository.lib.ncsu.edu/handle/1840.16/8761</a> (2012).</li>
<li>Tay, J. H., Liu, Q. S., Liu, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Microscopic+observation+of+aerobic+granulation+in+sequential+aerobic+sludge+blanket+reactor%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Applied+Microbiology%22%5BJournal%5D)">Microscopic observation of aerobic granulation in sequential aerobic sludge blanket reactor.</a> Journal of Applied Microbiology. 91 (1), 168-175 (2001).</li>
<li>Kelly, R. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Graphical+Comparison+of+Image+Analysis+and+Laser+Diffraction+Particle+Size+Analysis+Data+Obtained+From+the+Measurements+of+Nonspherical+Particle+Systems%5BTitle%5D)+AND+%22AAPS+Pharm+SciTech%22%5BJournal%5D)">Graphical Comparison of Image Analysis and Laser Diffraction Particle Size Analysis Data Obtained From the Measurements of Nonspherical Particle Systems.</a> AAPS Pharm SciTech. 7 (3), Available from:
 <a target="_blank" href="http://www.aapspharmscitech.org">http://www.aapspharmscitech.org</a> E1-E14 (2006).</li>
<li>Walisko, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Taming+of+the+Shrew+-Controlling+the+Morphology+of+Filamentous+Eukaryotic+and+Prokaryotic+Microorganisms%5BTitle%5D)+AND+%22Advances+in+Biochemical+Engineering%2FBiotechnology%22%5BJournal%5D)">The Taming of the Shrew -Controlling the Morphology of Filamentous Eukaryotic and Prokaryotic Microorganisms.</a> Advances in Biochemical Engineering/Biotechnology. 149, 1-27 (2015).</li>
<li>Campbell, R. A. A., Eifert, R. W., Turner, G. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Openstage%3A+A+Low-Cost+Motorized+Microscope+Stage+with+Sub-Micron+Positioning+Accuracy%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Openstage: A Low-Cost Motorized Microscope Stage with Sub-Micron Positioning Accuracy.</a> PLoS ONE. 9 (2), e88977(2014).</li>
<li>Dias, P. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image+processing+for+identification+and+quantification+of+filamentous+bacteria+in+in+situ+acquired+images%5BTitle%5D)+AND+%22BioMedical+Engineering+OnLine%22%5BJournal%5D)">Image processing for identification and quantification of filamentous bacteria in in situ acquired images.</a> BioMedical Engineering OnLine. 15 (1), 64(2016).</li>
<li>Liao, J., Lou, I., de los Reyes, F. L. III <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Relationship+of+Species-Specific+Filament+Levels+to+Filamentous+Bulking+in+Activated+Sludge%5BTitle%5D)+AND+%22Applied+and+Environmental+Microbiology%22%5BJournal%5D)">Relationship of Species-Specific Filament Levels to Filamentous Bulking in Activated Sludge.</a> Applied and Environmental Microbiology. 70 (4), 2420-2428 (2004).</li>
<li>Cromey, D. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Avoiding+twisted+pixels%3A+ethical+guidelines+for+the+appropriate+use+and+manipulation+of+scientific+digital+images%5BTitle%5D)+AND+%22Science+and+Engineering+Ethics%22%5BJournal%5D)">Avoiding twisted pixels: ethical guidelines for the appropriate use and manipulation of scientific digital images.</a> Science and Engineering Ethics. 16 (4), 639-667 (2010).</li>
<li>Wickham, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tidy+Data%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Statistical+Software%22%5BJournal%5D)">Tidy Data.</a> Journal of Statistical Software. 59 (10), (2014).</li>
<li>R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. , Available from:
 <a target="_blank" href="http://www.r-project.org">http://www.r-project.org</a> (2017).</li>
<li>van Rossum, G. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3avan+Rossum%2C+G+%22Python+tutorial%22">Python tutorial</a>. , Amsterdam. CS-R9526 (1995).</li>
<li>Schindelin, J., Arganda-Carreras, I., Frise, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((FIJI%3A+an+open-source+platform+for+biological-image+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Methods%22%5BJournal%5D)">FIJI: an open-source platform for biological-image analysis.</a> Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).</li>
<li>Weaver, J. E. SParMorIA: Sludge Particle Morphological ImageAnalysis. , Available from:
 <a target="_blank" href="https://github.com/joeweaver/SParMorIA-Sludge-Particle-Morphological-Image-Analysis">https://github.com/joeweaver/SParMorIA-Sludge-Particle-Morphological-Image-Analysis</a> (2018).</li>
<li>Ferreira, T., Rasband, W. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aFerreira%2C+T+%22ImageJ+User+Guide%3A+IJ+1.42+r%22">ImageJ User Guide: IJ 1.42 r</a>. , National Institute of Health. (2012).</li>
<li>Sezgin, M., Sankur, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Survey+over+image+thresholding+techniques+and+quantitative+performance+evaluation%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Electronic+Imaging%22%5BJournal%5D)">Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation.</a> Journal of Electronic Imaging. 13 (1), 146-166 (2004).</li>
<li>Kröner, S., Doménech Carbó, M. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Determination+of+minimum+pixel+resolution+for+shape+analysis%3A+Proposal+of+a+new+data+validation+method+for+computerized+images%5BTitle%5D)+AND+%22Powder+Technology%22%5BJournal%5D)">Determination of minimum pixel resolution for shape analysis: Proposal of a new data validation method for computerized images.</a> Powder Technology. 245, 297-313 (2013).</li>
<li>McKinney, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Data+Structures+for+Statistical+Computing+in+Python%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+9th+Python+in+Science+Conference%22%5BJournal%5D)">Data Structures for Statistical Computing in Python.</a> Proceedings of the 9th Python in Science Conference. , 51-56 (2010).</li>
<li>Waskom, M., et al. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aWaskom%2C+M+%22seaborn%3A+v0.5.0+%28November+2014%29%22">seaborn: v0.5.0 (November 2014)</a>. , (2014).</li>
<li>Wickham, H. dplyr: A Grammar of Data Manipulation. , Available from:
 <a target="_blank" href="https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/index.html">https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/index.html</a> (2016).</li>
<li>Wickham, H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. , Springer-Verlag. New York. Available from:
 <a target="_blank" href="http://ggplot2.org">http://ggplot2.org</a> (2009).</li>
<li>Riley, R. S., Ben-Ezra, J. M., Massey, D., Slyter, R. L., Romagnoli, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digital+Photography%3A+A+Primer+for+Pathologists%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Clinical+Laboratory+Analysis%22%5BJournal%5D)">Digital Photography: A Primer for Pathologists.</a> Journal of Clinical Laboratory Analysis. 18 (2), 91-128 (2004).</li>
<li>Singh, S., Bray, M. A., Jones, T. R., Carpenter, A. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pipeline+for+illumination+correction+of+images+for+high-throughput+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Microscopy%22%5BJournal%5D)">Pipeline for illumination correction of images for high-throughput microscopy.</a> Journal of Microscopy. 256 (3), 231-236 (2014).</li>
<li>Eastwood, B. S., Childs, E. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image+Alignment+for+Multiple+Camera+High+Dynamic+Range+Microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings.+IEEE+Workshop+on+Applications+of+Computer+Vision%22%5BJournal%5D)">Image Alignment for Multiple Camera High Dynamic Range Microscopy.</a> Proceedings. IEEE Workshop on Applications of Computer Vision. , 225-232 (2012).</li>
<li>Bell, A. A., Brauers, J., Kaftan, J. N., Meyer-Ebrecht, D., Aach, T. High Dynamic Range Microscopy for Cytopathological Cancer Diagnosis. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (Special Issue on: Digital Image Processing Techniques for Oncology). 3 (1), Available from:
 <a target="_blank" href="https://www.lfb.rwth-aachen.de/en/">https://www.lfb.rwth-aachen.de/en/</a> 170-184 (2009).</li>
<li>Jain, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Supervised+Learning+of+Image+Restoration+with+Convolutional+Networks%5BTitle%5D)+AND+%222007+IEEE+11th+International+Conference+on+Computer+Vision%22%5BJournal%5D)">Supervised Learning of Image Restoration with Convolutional Networks.</a> 2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision. , 1-8 (2007).</li>
</ol>

저자는 공개 없다.

이미지 분석 시스템은 상당히 강력 하 고 불 쌍 한 이미지 제거 되도록 품질 관리 조치는, 비록 샘플링, 접시 준비, 및 이미지 수집에 특정 문제에 적절 한 관심을 향상 시킬 수 모두 데이터의 정확도의 비율 이미지 품질을 전달 합니다.
샘플링 농도 대표 하는 샘플 촬영 되었습니다 가정, 가장 중요 한 단계는 충분 한 입자는 입자 겹치는 그리 집중 하는 동안 대표9 와 효율적인 분석을 위한 존재입니다.
이 총 중단된 한 고체의 넓은 범위에 약 0.5 ~ 2 mL의 혼합된 액에 대응 있다 하지만 실험 관련 결정 할 수 있습니다. 지나치게 집중의 예는 지나치게-희석, 그리고 적절 한 입자 농도 기준으로 그림 5 에 나와 있습니다. 얼룩은 또한 영향을 입자 농도. -희석 지나치게 스테인드, 모호한 입자 밑 ...

이 방법의 목적은 특히 활성된 슬러지 flocs 및 에어로빅과 립1 를 포함 하는 생물 반응 기에서 입자의 크기와 모양 분포를 결정 하기 위한 잘 정의 된, 반복, 그리고 부분적으로 자동화 된 방법을 제공 하는 , 2.이 방법은 뒤에 있는 근거 경제성, 단순, 처리량, 향상 하 고 우리의 기존 사내 프로토콜3,4, 반복성, 다른 입자 측정 및 공유를 용이 하 게 하 고 데이터의 비교입니다.
두 개의 광범위 한 카테고리의 입자 측정 분석-산란5같은 자질을 사용 하 여 직접 이미징 및 날개 식 방법 있다. 날개 식 방법과 자동화 될 수 있다 큰 처리량, 비록 장비는 비싸다. 더하여, 날개 식 방법을 정확 하 게 입자6의 동일한 크기를 확인할 수 있습니다, 하는 동안 그들은 제공 하지 않습니다 자세한 모양 정보7.
셰이프 데이터에 대 한 필요 때문에 우리는 기반으로 우리의 방법을 직접 영상. 높은 처리량 이미징 방법 몇 가지 존재 하는 동안 그들은 전통적으로 비싼 상용 하드웨어 또는 사용자 지정 구축된 솔루션8,9를 요구 했다. 우리의 방법은 일반적인, 저렴 한 하드웨어 및 처리량, 감소에서 고통 비록 많은 분석10에 필요한 최소 보다 훨씬 더 많은 입자 이미지를 생성 하는 소프트웨어를 개발 되었습니다.
중요 한 샘플링 및 이미지 수집 단계 기존 프로토콜 지정 하지 않을 수 있습니다. 다른 프로토콜 (예: ad hoc 임계 처리11) 주관적인 편견을 소개 하는 수동 단계를 지정할 수 있습니다. 자유롭게 사용할 수 있는 분석 소프트웨어와 결합 된 샘플링, 동원 정지 및 이미지 수집 단계를 지정 하는 잘 정의 된 메서드는 실험실 내에서 이미지 분석 및 실험실 비교 강화할 것 이다. 이 프로토콜의 주요 목표는 워크플로 및 동일한 샘플에 대 한 다른 실험실에서 재현 가능한 결과를 이끌어야 하는 도구를 제공.
이미지 분석 과정을 정상화, 외 인기 있는 데이터 분석 패키지13,14, 완화 실험이이 파이프라인에 의해 생성 하는 데이터 사용을 위해 적당 한 잘 정의 된, 잘 서식 파일12 에 기록 된 특정 분석 (예: 사용자 지정 그림 세대)와 연구소 간에 공유 촉진 데이터입니다.
이 프로토콜은 특히 입자 모양 데이터, 날개 식 방법에 대 한 액세스를 필요가 없습니다, 그들의 자신의 이미지 분석 파이프라인을 개발 하 고 그들의 데이터를 다른 사용자와 쉽게 공유 하고자 하고자 하지 않습니다 연구자에 대 한 제안

<table><tbody><tr><td>10% 표백제 용액</td><td>Chlorox</td><td>31009</td><td>작업 공간 소독용.</td></tr><tr><td>15 mL 원심분리 튜브(캡 포함</td>) <td>Corning</td><td>430790</td><td>시료당.</td></tr><tr><td>50 mL 삼각 플라스크</td><td>Corning</td><td>4980-50</td><td>다른 용기는 >40 mL의 시료를 함유 할 수 있고</td></tr><tr><td>500 mL Kimax Bottle</td><td>Kimble-Chase</td><td>14395-50</td><td>또는</td></tr><tr><td>7.5 % gel을 제조하기 위해</td> <td>한천 취급 한</td>천 <td>BD</td><td>214010</td> Solid</tr>를 허용하기에 충분한 다른 용기가 적합합니다.<tr><td>데이터 분석 소프트웨어</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>R 또는 Python을 제안합니다</td></tr><tr><td>탈이온수</td><td>N/A</td><td>N/A 얼룩</td><td>및 한천을 준비하기에 충분합니다. 사용할 수 없는 경우 탭해도 됩니다.</td></tr><tr><td>데스크톱 컴퓨터</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>이미지 분석은 CPU를 많이 사용하지 않으므로 2017년경의 '일반' 데스크톱 컴퓨터면 충분합니다.</td></tr><tr><td>외장 하드 드라이브</td><td>Seagate</td><td>STEB5000100</td><td>완전히 필요하지는 않지만 이미지 수와 크기를 감안할 때 매우 유용합니다. 2TB 이상의 저장 공간이 권장됩니다.</td></tr><tr><td>FIJI</td><td>NIH</td><td>버전 1.51d</td><td>버전은 ImageJ 코어입니다. 플러그인은 작성 시점을 기준으로 업데이트되었습니다. 사용 가능 : https://imagej.net/Fiji/Downloads</td></tr><tr><td>GIT</td><td>오픈 소스</td><td>버전 2.19.1 이상</td><td>사용 가능 : https://git-scm.com/</td></tr> <tr><td>이미지 캡처 소프트웨어</td><td>ToupView</td><td>버전 3.7.5177</td><td>카메라와 호환되는 모든 제품은 카메라와 함께 제공 될 수 있습니다. 공간 보정 데이터와 함께 TIFF 이미지를 저장할 수 있어야 합니다.</td></tr><tr><td>기계식(X/Y) 스테이지</td><td>OMAX</td><td>A512</td><td>완전히 필요하지는 않지만 이미지 획득에 큰 도움이 됩니다.</td></tr><tr><td>메틸렌 블루</td><td>Fisher</td><td>M291-100</td><td>Solid, 1% w/v 용액을 준비합니다.샘플당 5uL 용액.</td></tr><tr><td>현미경 카메라</td><td>OMAX</td><td>A35140U</td><td>현미경과 호환되는 모든 디지털 카메라. 10배 배율에서 픽셀당 최소 5um을 제공하는 해상도와 색상 채널당 픽셀당 최소 8비트의 동적 범위가 제안됩니다.</td></tr><tr><td>광학 스테이지 마이크로미터</td><td>OMAX</td><td>A36CALM1</td><td>또는 공간 보정에 충분합니다.</td></tr><tr><td>페트리 접시, 100mm</td><td>Fisher</td><td>FB0875712</td><td>샘플당 1개.</td></tr><tr><td>PPE</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>표준 실험복, 장갑 및 안경.</td></tr><tr><td>Sparmoria 매크로</td><td>NCSU</td><td>버전 0.2.1</td><td>github 저장소에서 사용 가능 : https://github.com/joeweaver/SParMorIA-Sludge-Particle-Morphological-Image-Analysis</td></tr><tr><td>입체 / 해부 현미경</td><td>Nikon</td><td>SMZ-2T</td>는 <td>10-20 배 배율을 제공해야하며 내장 카메라 또는 CCD 장착 지점 프로피드로 디지털 사진을 허용해야합니다.</td></tr></tbody></table>

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

Measuring the Shape and Size of Activated Sludge Particles Immobilized in Agar with an Open Source Software Pipeline

그 치료 폐수 등 실험적인 bioreactors 입자의 크기와 모양이 중요 한 매개 변수를 포함 합니다. 예를 들어 크기와 활성된 슬러지 flocs의 모양 수는 눈금에서 조건을 나타내고 슬러지는 헤어 청 징 제에서 침전 하는 얼마나 잘에 직접적인 영향을 합니다.
입자 크기와 모양 모두 misleadingly '간단한' 측정 있습니다. 많은 미묘한 문제가, 종종 비공식 프로토콜에 unaddressed 샘플링, 이미징, 및 입자를 분석 하는 경우 발생할 수 있습니다. 샘플링 방법 편견 수 있습니다 또는 충분 한 통계적 인 힘을 제공 하지. 샘플 스스로 가난 하 게 유지 될 수 있습니다 또는 동원 정지 하는 동안 변경 받 다. 이미지는 충분 한 품질;의 않을 수 있습니다. 겹치는 입자, 분야, 확대율, 그리고 다양 한 잡음의 깊이 수 모든 결과가 가난한. 잘못 지정 된 분석 편견, 수동 이미지 임계 처리 및 시장 세분화에 의해 생산 등 발생할 수 있습니다.
경제성 및 처리량 재현성 함께 바람직한 있습니다. 저렴 한 가격, 높은 처리량 방법 더 자주 입자 측정, 입자의 수천을 포함 하는 많은 이미지를 설정할 수 있습니다. 저렴 한 시 약, 일반적인 해 현미경, 그리고 자유롭게 사용할 수 오픈 소스 분석 소프트웨어를 사용 하는 방법에 반복, 액세스할 수, 재현, 부분적으로 자동화 된 실험 결과 수 있습니다. 또한, 이러한 방법의 제품 잘 서식, 정의 그리고 데이터 분석 소프트웨어, 실험실 내에서 분석 및 실험실 사이 공유 하는 데이터를 완화 하 여 쉽게 이해할 수 있습니다.
우리는 이러한 제품을 생산 하는 데 필요한 단계를 자세히 설명 하는 프로토콜을 제시 포함: 샘플링, 샘플 준비 및 동원 정지 천, 디지털 이미지 수집, 디지털 이미지 분석과 실험 관련 그림 생성의 예는 분석 결과입니다. 우리는 또한이 프로토콜을 지원 하기 위해 오픈 소스 데이터 분석 파이프라인 포함.

생성 된 파일 그림 1 에 나와 있는 프로세스 분석 이미지 당 두 개의 파일을 생산할 예정 이다. 첫 번째 파일은 쉼표로 구분 된 값 (CSV) 텍스트 파일 개별 입자에 해당 하는 각 행과 열 영역, 순환 성, 견고성 등 다양 한 입자 통계 설명 ImageJ 수동17에 정의 된. 예제 CSV 파일 추가 정보 및 예제/데이터 디렉터리에 포함 됩니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58963/58963fig1.jpg"> 그림 1: 프로토콜의 4 개 주요 단계를 설명 하는 그래픽 워크플로. <a href="https://www.j...

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

Experimental bioreactors, such as those treating wastewater, contain particles whose size and shape are important parameters. For example, the size and ...

활성 슬러지 입자의 크기와 모양은 폐수 처리 효율에 매우 중요합니다. 그러나 그들의 측정은 종종 임시입니다. 이 프로토콜은 측정을 위해 반복 가능하고 잘 정의되고 반 자동 식 측정을 제공합니다.이 프로토콜의 주요 장점은 주관적이고 체계적인 편견을 줄이면서 광범위한 형태학에 걸쳐 많은 입자 집단을 측정할 수 있다는 것입니다. 이 기술은 활성화 된 슬러지에 초점을 맞추고 있지만, 기술적으로 미세 플라스틱과 같은 동일한 입자 형태를 가진 모든 것을이 방법으로 측정 할 수 있습니다. 이 기술을 처음으로 시도할 때한 번에 한 접시를 만들어 본 다음 한 접시를 만드는 물리적 움직임을 연습하십시오.또한, 현미경 검사법과 함께 시간을 내어. 샘플링 및 플레이트 준비에는 시각적으로 가장 잘 전달되는 작은 기술이 많이 필요하기 때문에 이 문서의 비디오 버전은 중요합니다. 또한, 플레이트의 좋은 사진을 보여주고 보는 것은 재현성을 보장하는 것이 중요합니다.오늘이 프로토콜을 보여주는 조셉 위버, 내 실험실에서 박사 학위 후보입니다. 시작하려면 반응기의 잘 혼합된 부분에서 대표 샘플을 획득한다. 샘플을 부드럽게 혼합한 다음 결정된 샘플 볼륨을 15밀리리터 원심분리기 튜브에 즉시 붓습니다.다음으로 각 샘플에 1% 메틸렌 블루의 5개의 마이크로리터를 추가합니다. 튜브를 세 번 이상 부드럽게 반전시켜 샘플을 캡하고 섞습니다. 샘플이 실온에서 적어도 5분 동안 염색할 수 있도록 허용하십시오.일단 염색되면, 6.5와 9 밀리리터 사이에 총 튜브 볼륨을 가지고 원심 분리기 튜브에 용융 7.5 %의 화과 및 탈이온 물의 충분한 볼륨을 전송합니다. 그런 다음 원심 분리관을 다시 한 번 다시 모시고 샘플을 한천에 섞기 위해 적어도 세 번 이상 부드럽게 반전하십시오. 캡을 스스로 가리키면서 캡을 엽니다.각 튜브의 튜브 내용을 100밀리리터 플라스틱 페트리 접시에 붓고 접시를 부드럽게 흔들어 전체적이고 매끄러운 코팅과 입자의 시각적으로 균일한 분포를 달성합니다. 한천이 고화될 때까지 플레이트가 실온에서 최소 5분간 식힙니다. 10~20배 배율의 스테레오 현미경의 현미경 단계에 드러나지 않은 판을 놓습니다.LED 조명기구 스탠드 또는 라이트 플레이트와 같은 장비를 사용하여 분산 광으로 아래에서 샘플을 조명하십시오. 이미지 캡처 소프트웨어를 열고 현미경 광 경로가 사진으로 설정되어 있는지 확인합니다. 그런 다음 카메라 목록에서 적절한 카메라를 선택합니다.현

measuring-shape-size-activated-sludge-particles-immobilized-agar-with

Research

연구

JoVE Journal

Environment

환경

여기에서는 추정 세포 접착 분자의 고유 접착 특성을 특성화하기 위한 간단하고 빠른 방법을 제시합니다.  세포 접착 분자의 분비된 에피토프 태그가 붙은 엑토도메인(ectodomain)은 작고 균일한 기능화된 비드의 배양 배지에서 캡처됩니다.  그런 다음 이러한 beads를 간단한 bead aggregation assay에 즉시 사용할 수 있습니다.

상상 속의 세포 부착 분자의 특성에 대한 비드 집계 분석 실험

미생물 군집의 개발은 환경 구조, 구성원의 풍부 성, 형질 및 상호 작용을 포함하는 여러 요소의 조합에 달려있다. 이 프로토콜은 틈새 크기 및 감금과 같은 핵심 요소가 근사 될 수있는 femtoliter 우물에 포함 된 수천 개의 공동체를 동시에 추적하기위한 합성, 미세 제작 환경을 설명합니다.

마이크로 웰 어레이 플랫폼 내 미생물 공동체 개발의 구성 및 추적

현미경 검사기 에서 광 광학 은 세포 현탁액에서 직접 단일 세포의 크기를 모니터링하기 위해 개발되었다. 실시간 측정은 광 광학 멸균 프로브를 자동화된 이미지 분석에 결합하여 수행됩니다. 형태학적 변화는 성장 상태 및 재배 조건에 의존하여 나타납니다.

시투에 바이오 프로세스에서 단세포 형태학의 실시간 측정을 위한 현미경 검사법

흐름 cytometric 분석은 순수 문화 조사 및 미생물 지역 사회 역학을 모니터링 귀중 한 입증 했다. 우리는 순수한 문화 및 도전 행렬에서 명확한 매체 뿐만 아니라 복잡 한 사회에 대 한 데이터 분석, 샘플링에서 세 개의 포괄적인 워크플로 각각 제시.

특성화 미생물 역학-Cytometry 워크플로 순수 문화에서 자연 커뮤니티를 기반으로

이 프로토콜은 점성 재료의 표준화되고 재현 가능한 혼합을 위한 포괄적인 자습서역할을 하며, 새로운 오픈 소스 자동화 기술이 있습니다. 새로 개발된 오픈 소스 워크스테이션 의 작동, 오픈 소스 프로토콜 디자이너의 사용, 재현 가능한 혼합물을 식별하기 위한 유효성 검사 및 검증에 대한 자세한 지침이 제공됩니다.

하이드로겔 기반 3D 문화 모델을 자동화및 표준화방식으로 제조하는 오픈 소스 기술 플랫폼

여기에서, 선충류 예쁜꼬마선충에서의 단백질 응집 동역학의 분석을 위한 방법이 제시 된다. 연령 동기화 된 집단의 동물은 서로 다른 시점에서 이미지화되고 CellProfiler에서 반자동 포함 계수가 수행되고 AmyloFit의 수학적 모델에 적합합니다.

Caenorhabditis elegans에서 자동 포함 계수를 사용하여 생체 내에서 단백질 응집 동역학 모니터링

여기에서, 우리는 박테리아 떼 운동성을 평가하면서 동시에 다중 농도 반응을 얻기 위해 유도제 구배 플레이트의 사용을 설명합니다.

유도기 그라디언트 플레이트의 박테리아 표면 떼 운동성 정량화

여기서 프로토콜은 크기 배제 크로마토그래피를 사용하여 세포외 소포가 컨디셔닝 세포 배양 배지로부터 적절하게 분리될 수 있음을 보여줍니다.

조절된 세포 배양 배지에서 세포외 소포를 분리하기 위한 크기 배제 크로마토그래피

이 절차에서는 Acanthamoeba spp  를 시각화, 추적 및 정량화하는 방법에 대해 설명합니다.운동성.

Acanthamoeba spp.의 정량화 운동성

호기성 메탄 산화 박테리아의 자연 서식지에서 발견되는 메탄-산소 카운터 구배를 재현하는 간단한 모델 생태계를 준비하기 위한 프로토콜이 설명되어 있으며, 이를 통해 공간적으로 해결된 맥락에서 박테리아의 생리학을 연구할 수 있습니다. 아가로스 기반 모델 에코시스템과 함께 사용하기 위한 일반적인 생화학 분석에 대한 수정 사항도 설명되어 있습니다.

메탄-산소 카운터 그래디언트에서 메탄영양생물을 배양하기 위한 아가로스 기반 모델 생태계

접근 가능한 오픈 소스 미세유체(microfluidic) 워크플로우는 박테리아의 플라스미드 보유에 대한 병렬 분석을 위해 제공됩니다. 형광 현미경 검사를 사용하여 겔 미세방울 내 단일 세포 미세군체의 플라스미드 존재를 정량화함으로써 이 방법은 기존 플레이트 카운팅에 대한 정확하고 접근 가능하며 확장 가능한 대안을 제공합니다.

Open-Source Droplet Microfluidics를 이용한 플라스미드 안정성 분석

배우세요 활성 슬러지 입자의 크기와 형태를 측정하는 반복 가능하고 반자동화된 프로토콜을 사용하여 폐수 처리 효율성을 평가하는 방법을. 이 기법은 주관적 편향을 줄이고 다양한 입자 형태에 적용할 수 있습니다.

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

더 많은 동영상 탐색