수지상 가지 및 방향자동 식별

SOA는 복잡한 2D 라인 네트워크의 이미지에서 중요한 형태학적 정보를 식별, 세분화 및 추출하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 자동화된 도구입니다. 작업 프로세스는 간단하고 직관적이며 데이터를 즉시 쉽게 가져옵니다. 또한 SOA는 적응력이 뛰어나고 유연하기 때문에 다른 애플리케이션을 위해 분석 용량을 확장할 수 있습니다.

SOA는 비신경 세포의 네트워크, 세포 골격에 의해 생성된 복잡한 구조물 및 나노튜브와 같은 비생물학적 네트워크와 같은 다른 유형의 2D 네트워크의 분석에 사용될 수 있다. 웹 페이지를 열고 SOA를 찾습니다. 지퍼 폴더를 지퍼, 두 번 클릭하여 zip 파일을 다운로드합니다.

마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 추출 파일을 선택하여 폴더의 압축을 풀수 있습니다. 추출된 파일에 대한 경로를 표시하는 대상 주소 텍스트 상자에서 열리는 옵션 창에서 추출 경로를 관찰합니다. 다음으로 추출된 SOA 파일을 열고 SOA.exe 두 번 클릭합니다.

검은 색 창이 열리기를 기다린 후 응용 프로그램이 나타납니다. SOA 뷰어 업로드 메뉴 모음에서 파일을 선택한 다음 컴퓨터 파일에서 이미지를 선택하고 클릭합니다. 열려 있는 클릭하고 파일의 경로를 관찰한 다음 다음을 클릭합니다.

가장자리의 세분화 최적화의 경우 임계값을 선택하고 숫자를 입력하여 디스플레이의 임계값을 조정합니다. 병합 선에서는 병합및 숫자를 입력하는 최소 거리를 선택하고, 병합할 최소 각도를 선택하여 디스플레이에 병합할 최소 거리를 조정하여 병합할 수 있는 최소 각도를 선택하여 병합하고 숫자를 입력합니다. 그런 다음 미리 보기 세분화 이미지 만들기를 클릭하고 매개 변수를 변경하여 세그먼트의 최대 식별을 달성합니다.

속성을 변경해야 하는 경우 닫기 창 버튼을 클릭하고 병합할 최소 거리와 각도로 임계값을 재조정합니다. 출력 파일을 만들려면 분석 그래프에서 세분화 이미지를 시각화하려면 확인을 누릅니다. 나타나는 창에서 xlsx 파일이 저장되는 위치를 선택합니다.

파일 이름을 삽입한 다음 저장을 선택하고 데이터가 있는 xlsx 파일을 만들고 저장할 때까지 기다립니다. 이전에 정의된 뷰 사이를 앞뒤로 이동하려면 앞뒤로 단추를 사용합니다. 확대/축소 버튼을 눌러 패닝 및 확대/축소를 활성화한 다음 마우스를 원하는 위치로 이동합니다.

그런 다음 왼쪽 마우스 버튼을 길게 누르고 길게 누른 다음 새 위치로 드래그하여 그림을 이동합니다. 마우스 버튼을 놓고 이미지의 선택한 점이 새 위치에 나타납니다. X 또는 Y 키를 길게 누르면 축의 모션을 제한합니다.

확대/축소하려면 오른쪽 마우스 버튼을 길게 누르고 새 위치로 드래그합니다. 오른쪽으로 이동하여 x축을 확대하고 왼쪽으로 이동하여 x축을 축소합니다. 위아래 모션에서 y축에서도 동일한 작업을 수행합니다.

확대/축소 할 때 마우스 아래의 점이 고정되어 있으므로 해당 점을 확대하거나 축소 할 수 있습니다. 수정자 키, X, Y 또는 컨트롤을 사용하여 줌을 X, Y 또는 종횡비 보존으로 제한합니다. 확대/축소를 활성화하여 사각형 모드로 이동하려면 확대/축소를 클릭하여 사각형 단추를 클릭합니다.

커서를 이미지 위에 놓고 왼쪽 마우스 버튼을 누릅니다. 단추를 들고 마우스를 새 위치로 드래그하여 직사각형 영역을 정의합니다. 서브플롯 구성 도구를 사용하여 서브플롯의 모양을 구성합니다.

파일 저장 대화를 열려면 저장 단추를 클릭하고 파일을 적절한 형식으로 저장합니다. 일반적인 SOA 워크플로우는 형광 방지 MAP2 항체로 레이블이 부착된 수지상 네트워크의 대표적인 2D 이미지에 적용됩니다. SOA의 GUI를 사용하면 원본 이미지를 분할된 이미지와 비교할 수 있으며 세분화 설정에 대한 변경 사항이 미치는 영향을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

수지상 분기는 병렬 및 비병렬로 분류됩니다. 분석이 완료되면 테스트된 범위 내의 병렬 분기 수를 추출하여 주파수 그래프로 플로팅합니다. 수지상 분기 간의 병렬 성장 정도가 임의인지 또는 지시되는지 여부를 이해하기 위해, 이 그래프의 결과는 배양에서 수지상 분기와 동일한 수의 선의 무작위 성장 시뮬레이션에서 추출한 것과 비교된다.

그런 다음 SOA는 병렬 분기 간의 거리뿐만 아니라 병렬 및 비 병렬 수지상 분기의 길이와 평균 길이를 측정합니다. 우선성장 방향이 존재하는지 여부를 결정하기 위해 SOA는 수지상 분기의 성장 각도분포를 표시하여 각 그룹의 바람직한 성장 방향과 특정 수지상 지점을 신속하게 식별할 수 있도록 합니다. SOA 출력은 보다 심층적이고 복잡한 분석을 수행하는 도구의 데이터베이스로 사용할 수 있습니다.