Computer vision-bibliotheken gebruiken om de kwantificering van kernen te stroomlijnen
6 juni 2025
Dit artikel beschrijft stapsgewijze methoden om de kwantificering van beeldkernen te automatiseren met behulp van een open-source uitvoerbaar programma dat is gevalideerd voor een reeks celdichtheden. Dit programma biedt een alternatief dat barrières aanpakt met betrekking tot kosten, toegankelijkheid voor gebruikers met beperkte technologische vaardigheden en applicatiespecifieke validatie die de bruikbaarheid van bestaande technologieën kunnen beperken.
We hebben deze methode ontwikkeld om metabole gegevens van celmodellen te normaliseren om mechanismen te helpen identificeren, door warmtetherapie geïnduceerde skeletspieraanpassingen te onderstrepen en uiteindelijk de metabole gezondheid van mensen met pre-diabetes te verbeteren.
We moeten kernen tellen voor experimentele normalisatie. Handmatige kwantificering van kernen brengt uitdagingen met zich mee, waaronder waarnemersbias, tijd en variabiliteit bij het tegenkomen van verschillende monsters of omstandigheden.
Ons programma is open source, zorgt voor bruikbaarheid door wetenschappers met verschillende niveaus van coderingsgerelateerde technologische vaardigheden, en is gevalideerd voor de specifieke taak om kernen snel en nauwkeurig te kwantificeren.
Deze techniek stelt ons in staat om de mechanismen die ten grondslag liggen aan het potentiële effect van warmtetherapie op spier- en mitochondriale gezondheidsvoordelen objectief te valideren uit onze recente door NIA gefinancierde klinische studie.
[Verteller] Start om te beginnen een webbrowser op een computersysteem, navigeer naar github.com en kernen tellerreleases. Download de nieuwste versie van het bestand met de naam Count nuclei.zip. Klik in de map Downloads met de rechtermuisknop op het zipbestand en selecteer Alles uitpakken om de bestanden uit te pakken naar de gewenste locatie op de lokale computer. Zoek vervolgens naar CMD of opdrachtprompt in de zoekbalk om een opdrachtprompt te openen. Gebruik de opdracht CD om de map te wijzigen in het bestandspad van het uitvoerbare bestand, het toepassingsbestand dat zojuist uit de downloadmap is geëxtraheerd. Druk vervolgens op Enter om de mapwijziging te bevestigen. Vervang op de volgende opdrachtregel het pad naar afbeeldingen door het bestandspad naar de map met afbeeldingen die moeten worden geanalyseerd. Pad naar uitvoer met het bestandspad naar de map waar het .csv bestand moet worden opgeslagen en results.csv met de gewenste bestandsnaam voor de uitvoer. Er wordt een voorbeeldcode op het scherm weergegeven en de bestandspaden naar afbeeldingen en uitvoer kunnen worden ingevoegd zoals aangegeven in de aanhalingstekens. Gebruik results.csv als bestandsnaam voor de resultaten of geef een andere op. Druk vervolgens op Enter. Wanneer de volgende opdrachtregel verschijnt, controleert u of de verwerking is voltooid. Controleer of de contouren en de resultatenspreadsheet beschikbaar zijn in de opgegeven uitvoermap. Inspecteer de contouren visueel en vergelijk ze met tellingen om de kwaliteit van de tellingen te verifiëren voordat de gegevens worden genormaliseerd. Open een browser en navigeer naar de kernenteller op github.com. Klik op de groene codeknop en selecteer vervolgens ZIP downloaden om de coderepository te downloaden. Voor Mac OS klikt u op het bestandsmenu in de map Downloads en selecteert u Openen om de bestanden uit te pakken naar de lokale computer. Navigeer naar de uitgepakte map met de naam nuclei_counter main, die de coderepository bevat. Sla de map op een toegankelijke locatie op en noteer het bestandspad in een tekstdocument. Druk vervolgens op Command + spatiebalk om Spotlight te openen. Typ vervolgens terminal in Spotlight en selecteer de terminaltoepassing. Gebruik de opdracht CD om de map te wijzigen in het pad van de coderepository door het bestandspad uit het tekstdocument te kopiëren en te plakken en op Enter te drukken. Zorg er op de volgende opdrachtregel voor dat er een spatie achter het dollarteken staat. Typ vervolgens de gegeven opdracht en druk op Enter om de vereiste bibliotheken te installeren en de bewerkbare modus in te schakelen. Voeg de juiste Python-versie toe direct na pip, zoals weergegeven zonder spatie. Typ de opdracht op het scherm op de volgende opdrachtregel om de map te wijzigen in de hoofdbroncodemap, de cd-kernenteller zoals weergegeven op het scherm. Typ vervolgens de opdracht op het scherm om bestandspaden te vervangen en druk op Enter. Wanneer de volgende opdrachtregel verschijnt, controleert u of de verwerking is voltooid. Controleer of de contouren en de resultatenspreadsheet beschikbaar zijn in de opgegeven uitvoermap. Inspecteer de contouren visueel en vergelijk ze met tellingen om de kwaliteit van de tellingen te verifiëren voordat de gegevens worden genormaliseerd. Alle kernen in afbeeldingen die door het geautomatiseerde programma werden gegenereerd, werden omlijnd door effen groene contouren die aangaven dat de kernen met succes waren geteld. De interbeoordelaarsbetrouwbaarheid tussen de twee handmatige tellingen was uitstekend met een intraclass correlatiecoëfficiënt van meer dan 0,999 en een P-waarde van minder dan 0,0001. Het geautomatiseerde programma vertoonde een uitstekende betrouwbaarheid in vergelijking met de gemiddelde handmatige telling met een correlatiecoëfficiënt binnen de klasse van 0,993 en een P-waarde van minder dan 0,0001. Uitstekende betrouwbaarheid werd waargenomen in alle celdichtheidskwartielen met correlatiecoëfficiënten binnen de klasse variërend van 0,986 tot 0,998, allemaal met P-waarden van minder dan 0,0001. Gebieden met meerdere kernen die bij elkaar zijn geclusterd of gebieden met een artefact zoals een halo werden niet nauwkeurig geteld door het geautomatiseerde programma. Deze potentiële problemen, samen met mogelijke oorzaken en stappen voor probleemoplossing om zowel de beeldkwaliteit als de nauwkeurigheid van de geautomatiseerde workflow voor het kwantificeren van kernen te verbeteren, worden vermeld in de tabel op het scherm.
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Overzicht
Deze studie presenteert een methode voor het automatiseren van de kwantificering van kernen in beelden, wat helpt bij het normaliseren van metabolische gegevens in onderzoek naar skeletspier. Het geautomatiseerde programma, gevalideerd over verschillende celdichtheden, gaat uitdagingen aan die inherent zijn aan handmatige tellingen, zoals bias en variabiliteit.
Belangrijkste onderdelen van het onderzoek
Onderzoeksgebied
- Celbiologie
- Metabole gezondheid
- Effecten van warmtetherapie op spieren
Achtergrond
- Handmatige kwantificering van kernen is tijdrovend en bevooroordeeld.
- Automatische methoden kunnen de nauwkeurigheid en efficiëntie verbeteren.
- Het begrijpen van de effecten van warmtetherapie op spieraanpassingen is cruciaal voor metabole gezondheid.
Gebruikte methoden
- Automatische kerntelling met behulp van een open-source programma
- Cellijnmodellen voor onderzoek naar skeletspieren
- Beeldverwerking en -analyse
Belangrijkste resultaten
- Het geautomatiseerde programma toonde uitstekende betrouwbaarheid met een intra-klasse correlatiecoëfficiënt van 0,993.
- De kwantificeringsnauwkeurigheid was hoog over verschillende celdichtheden heen.
- Problemen met het clusteren van kernen en artefacten werden geïdentificeerd voor verdere verbetering.
Conclusies
- De studie toont een objectieve aanpak van kernkwantificering die experimentele normalisatie verbetert.
- Deze methode is relevant voor het bevorderen van onderzoek naar metabole gezondheid en spieraanpassingen.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
Automated nuclei quantification using validated computer vision libraries addresses a critical bottleneck in image-based cell assays by enabling rapid, objective normalization of experimental data. This capability enhances predictive confidence in early discovery and screening workflows, reducing observer bias and manual variability that can compromise target validation and assay development. Open-source, accessible solutions like this streamline R&D operations and support scalable, reproducible data generation across diverse cell-based platforms.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective normalization of metabolic and phenotypic assay data for robust target interrogation.
- Reduces observer bias and manual error, supporting higher confidence in biological de-risking.
- Facilitates reproducible quantification across experimental conditions, aiding portfolio triage.
Screening & Assay Development
- Prepares validated, quantitative nuclei counts for downstream high-content screening workflows.
- Supports assay standardization and reproducibility by automating cell count normalization.
- Enables rapid, scalable analysis of large image datasets for compound evaluation.
Translational & Preclinical Research
- Aligns quantitative outputs with translational biomarker studies when nuclei count is a critical endpoint.
- Maintains continuity from discovery through preclinical validation by standardizing data normalization.
- Supports risk-adjusted advancement decisions by providing validated, reproducible measurements.
Pipeline & Workflow Integration
This automated nuclei quantification method integrates into the discovery-to-preclinical continuum, supporting workflows from early hypothesis testing to lead identification and translational research.
- Discovery Biology: Provides objective, quantitative normalization for hypothesis-driven metabolic and phenotypic assays.
- Screening: Delivers reproducible nuclei counts to enable reliable assay readouts and cross-condition comparisons.
- Analytics: Outputs validated .csv datasets and visual overlays for statistical analysis and quality control.
- Translational Research: Supports biomarker alignment and continuity in studies where cell count normalization is essential.
- Enterprise Reuse: Offers an open-source, validated tool adaptable across cell types and imaging platforms.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in cell-based assays.
- Operational Value: Standardizes and accelerates nuclei quantification, minimizing manual labor and variability.
- Strategic Value: Enables better go/no-go decisions and capital efficiency by providing reliable, scalable data normalization.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of discovery and preclinical programs.
Implementation Considerations
- Requires basic familiarity with Python and command-line interfaces for installation and execution.
- Needs standard imaging infrastructure and access to fluorescently stained nuclei images.
- Cross-team standardization is supported by validated outputs and open-source accessibility.
- Adaptable to both fixed and live cell imaging, with consideration for image quality and artifact management.
- Potential limitations include reduced accuracy in regions with clustered nuclei or imaging artifacts, requiring visual QC.
