Name: Pomiar kształtu i wielkości cząstek osadu czynnego unieruchomionych w agarze za pomocą rurociągu oprogramowania open source (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-01-30T14:45:00.000+00:00
Duration: 9 min 27 s
Description: Poznaj protokół pomiaru cząstek osadu czynnego w agarze z użyciem otwartego oprogramowania. Metoda umożliwia powtarzalną analizę wielkości i kształtu cząstek przy minimalnym błędzie systematycznym.

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

Ta praca została wsparta grantem z National Science Foundation CBET 1336544.
Logo FIJI, R i Python są używane z logo zgodnie z następującymi zasadami dotyczącymi znaków towarowych: 
Python: <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> , zgodnie z licencją CC-BY-SA 4.0 wymienioną pod adresem: <a href="https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/">https://creativecommons.org/Licenses/by-sa/4.0/</a> 
Fidżi: <a href="https://imagej.net/Licensing">https://imagej.net/Licensing</a>

1. Zbierz próbki do analizy cząstek
<ol>
	<li>Określ objętość próbki dla określonych reaktorów, które wyprodukują wystarczającą ilość cząstek do analizy statystycznej10 (>500), unikając nakładania się cząstek.
	<ol>
		<li>Zakłada się, że zakres od 0,5 do 2 ml na próbkę zmieszanego ługu jest wystarczający dla próbek osadu czynnego z mieszaniną zawiesiny cieczy (MLSS) między 250 a 5 000 mg/l.</li>
		<li>W przeciwnym razie przygotować trzy testowe płytki agarowe, używając 0,5, 2 i 5 ml próbki (kroki od 1.2 do 2.7).</li>
		<li>Proszę wizualnie oszacować, które (jeśli w ogóle) objętości próbki najlepiej spełniają kryteria wymienione w kroku 1.1.</li>
		<li>Jeśli cząstki nadal nakładają się na siebie w próbce o objętości 0,5 ml, powtórz kroki 1.1.2 i 1.1.3 z trzema próbkami o objętości 0,5 ml rozcieńczonymi dodanymi 0,5, 1 i 2 ml roztworu soli fizjologicznej buforowanej fosforanem, aby określić stopień, w jakim 0,5 ml próbki należy rozcieńczyć przed etapem 2.1. 
		UWAGA: Kroki 1.1 − 1.1.4 muszą być wykonywane tylko raz na eksperyment lub jeśli zawartość reaktora zmieni się w taki sposób, że kolejne pomiary nie spełniają już kryteriów wymienionych w kroku 1.1.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Pobrać reprezentatywną próbkę z dobrze wymieszanej części reaktora, chwytając ~40 ml do zlewki lub probówki wirówkowej o pojemności 50 ml, delikatnie mieszając i natychmiast wlewając oznaczoną objętość próbki z dobrze wymieszanego chwytaka do probówki wirówkowej o pojemności 15 ml. Rozcieńczyć próbkę, jeśli jest to konieczne, zgodnie z krokiem 1.1.4. 
	UWAGA: W tym miejscu można wstrzymać działanie protokołu, a próbkę można przechowywać w lodówce (4 °C) do 48 godzin. Nie zamrażaj próbki. 
	UWAGA: Powszechnie stosowane środki konserwujące (np. formaldehyd/formamid) nie są odpowiednie. Duża powierzchnia płytki w połączeniu z otwartym pojemnikiem, ciepłem ze źródła światła i potencjalnie słabo wentylowaną mikroskopią stwarzają niepotrzebnie niebezpieczne warunki przy niewielkiej poprawie jakości obrazu.</li>
</ol>
2. Przygotuj płytki agarowe z poplamionych, unieruchomionych cząstek
<ol>
	<li>Dodać 5 μl 1% (w/v) błękitu metylenowego do każdej próbki, a następnie zakryć i delikatnie odwrócić co najmniej 3 razy, aby wymieszać. Pozostawić próbki do barwienia przez co najmniej 5, ale nie dłużej niż 30 minut w temperaturze pokojowej.</li>
	<li>Przygotować około 10 ml na próbkę 7,5% (w/v) agaru w wodzie dejonizowanej. 
	UWAGA: Agar może być produkowany z wyprzedzeniem i przechowywany przez czas nieokreślony, jeśli jest wysterylizowany. Agaroza może być zastąpiona, ale nie poprawia znacząco obrazów.</li>
	<li>Rozpuść agar w kuchence mikrofalowej lub łaźni wodnej i pozostaw do lekkiego ostygnięcia przed użyciem. Upewnij się, że agar jest całkowicie stopiony i łatwo się nalewa. Stałe kuleczki agaru będą się inaczej barwić, tworząc obrazy o niskiej jakości.</li>
	<li>Przenieś wystarczającą ilość stopionego 7,5% (w/v) agaru do probówki wirówkowej, aby uzyskać całkowitą objętość probówki między 6,5 a 9 ml.</li>
	<li>Ponownie zamknij probówki wirówkowe i delikatnie odwróć co najmniej 3 razy, aby wymieszać.</li>
	<li>Kierując nasadkę od siebie lub w kapturze, otwórz nasadkę. Wlej zawartość probówki do plastikowej szalki Petriego o średnicy 100 mm, delikatnie kołysząc naczyniem, aby uzyskać pełną, gładką powłokę i wizualnie równomierny rozkład cząstek. 
	UWAGA: Ciepło z agaru może wytworzyć niewielkie nadciśnienie w probówce. Często powoduje to słyszalny syk i może wydalić małe kropelki gorącego agaru.</li>
	<li>Pozostaw płytki do ostygnięcia w temperaturze pokojowej przez co najmniej 5 minut, aż agar zastygnie. 
	UWAGA: W tym miejscu protokół może zostać wstrzymany. Przechowywać w stanie odwróconym do góry dnem i szczelnie zamkniętym (np. w szczelnie zamykanej plastikowej torbie lub z folią parafinową) do 48 godzin w lodówce (4 °C).</li>
</ol>
3. Rejestruj obrazy cząsteczek za pomocą stereomikroskopu i kamery cyfrowej
<ol>
	<li>Umieść odkrytą płytkę stroną zadrukowaną do góry na stoliku mikroskopu stereoskopowego o powiększeniu od 10x do 20x. Oświetl próbkę od dołu równomiernym, rozproszonym światłem za pomocą sprzętu, takiego jak podstawka iluminatora LED lub płyta świetlna.</li>
	<li>Otwórz oprogramowanie do przechwytywania obrazu, upewnij się, że ścieżka światła mikroskopu jest ustawiona na Zdjęcie i kliknij odpowiednią kamerę z listy kamer.</li>
	<li>Dostosuj mikroskop tak, aby w oprogramowaniu pojawiało się wiele cząstek o dużych, dobrze zdefiniowanych krawędziach. Użyj powiększenia 10-20x do pomiaru cząstek, zachowując stosunkowo głęboką płaszczyznę ogniskowej.
	<ol>
		<li>Tymczasowo zdejmij płytkę agarową i umieść mikrometr na stoliku. Dostosuj precyzyjną ostrość, aż podziałki na mikrometrze będą ostro ostre w oprogramowaniu do przechwytywania obrazu.</li>
		<li>Jeśli nie został wcześniej skalibrowany, zapisz stosunek pikseli do mikropikseli dla bieżącego powiększenia.
		<ol>
			<li>Ustaw powiększenie na 100%, klikając opcję Powiększ > Rozmiar rzeczywisty i wybierz Opcje > Kalibruj, a następnie wyrównaj czerwony pasek kalibracji w głównej rzutni wzdłuż długiej osi mikrometru, z pionowymi paskami wyśrodkowanymi na podziałkach 0 i 200 μm. W oknie dialogowym Kalibruj wprowadź bieżący poziom powiększenia i rzeczywistą długość 200 μm.</li>
		</ol>
		</li>
		<li>Jeśli jest już skalibrowany, wybierz Powiększenie z paska menu, a następnie wybierz aktualny poziom powiększenia i potwierdź kalibrację.
		<ol>
			<li>Wybierz Pomiary > linii > dowolnej linii. Kliknij na przecięcie podziałki 0 i długiej osi mikrometra. Kliknij ponownie na skrzyżowaniu na 200 i długiej osi. Prawidłowa kalibracja powinna wskazywać około 200 μm. Usuń linię, klikając ją, naciskając Delete i naciskając przycisk Tak w polu potwierdzenia. 
			UWAGA: Instrukcje dotyczące wyboru aparatu i kalibracji są specyficzne dla oprogramowania używanego z tym sprzętem. Podobne funkcje powinny być dostępne w innych programach do obrazowania. Celem jest określenie stosunku pikseli do mikronów obrazu w celu dokładnego pomiaru wielkości cząstek.</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Wymień płytkę agarową i wyreguluj precyzyjną ostrość, aby uzyskać maksymalną szczegółowość w oprogramowaniu do obrazowania.</li>
	<li>Dostosuj oprogramowanie do obrazowania, aby uzyskać maksymalną jakość obrazu.
	<ol>
		<li>Zwiększ głębię bitową do maksymalnej dozwolonej wartości, zaznaczając przycisk radiowy w panelu Głębia bitowa na pasku bocznym Kamera. Ustaw oprogramowanie tak, aby pobierało obrazy w skali szarości, wybierając odpowiedni przycisk radiowy w panelu Kolor/Szary na pasku bocznym Aparat.</li>
		<li>Zwiń wszystkie otwarte panele paska bocznego między ekspozycją a histogramem. Zmniejsz wzmocnienie do 1,0 i zwiększaj ekspozycję, aż w rzutni pojawi się wyraźny obraz i aż histogram pojawi się jako rozkład, który nie jest przycięty przez żaden z końców pola histogramu.</li>
		<li>Dostosuj histogram, aby uniknąć prześwietlenia i niedoświetlenia. W panelu histogramu na pasku bocznym aparatu przesuń lewą granicę histogramu tuż poza najniższe wartości, a prawą granicę tuż poza najwyższymi wartościami.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Zapisz obraz jako nieskompresowany plik TIFF, uwzględniając informacje o powiększeniu w metadanych obrazu, korzystając z okna dialogowego Plik > Zapisz jako, wybierając format TIFF i upewniając się, że jest zaznaczone pole Zapisz z informacjami o kalibracji. 
	UWAGA: Zapisywanie metadanych obrazu, w tym kalibracja przestrzenna, może się różnić w zależności od programu akwizycji. FIJI15, podstawowe oprogramowanie używane przez potok, rozumie najczęstsze warianty. Ważnymi informacjami, które należy zarejestrować, są wysokość, szerokość i skojarzone jednostki w pikselach.</li>
	<li>Korzystając z ruchomego stolika lub ręcznego przesuwania samej płyty, wybierz inny obszar, który nie nakłada się na poprzednie obrazy, podążając ścieżką, która zmienia się między lewą a prawą i od prawej do lewej w miarę przesuwania się w dół płyty; jest to również znane jako "wzorzec wyszukiwania kosiarki". Powtarzaj krok 3.6, aż uzyskasz wystarczającą ilość obrazów, aby uchwycić co najmniej 500 wizualnie oszacowanych cząstek, im więcej, tym lepiej. 
	UWAGA: Alternatywne wzorce (np. kołowe, losowe) są dopuszczalne, ale należy je zgłosić. Pozyskiwanie wielu nakładających się obrazów w celu połączenia ich w mozaikę za pomocą cyfrowego łączenia daje wynikowy rozmiar pliku, który znacznie utrudnia dalsze przetwarzanie i może wprowadzać artefakty z łączenia, co nie jest obecnie zalecane.</li>
	<li>Zachowaj płytki do czasu analizy obrazu w celu potencjalnego dalszego obrazowania. Po końcowym obrazowaniu wyrzucić, jeśli to właściwe, jako odpady biologiczne.</li>
</ol>
4. Mierz i analizuj sylwetki cząstek
<ol>
	<li>Zainstaluj wymagane pakiety oprogramowania do analizy obrazu
	<ol>
		<li>Zainstaluj FIJI (ulepszoną wersję ImageJ v1.52e National Institutes of Health, postępując zgodnie z instrukcjami podanymi pod adresem: https://imagej.net/Fiji/Downloads</li>
		<li>Zainstaluj usługę Git, jeśli nie jest jeszcze dostępna, postępując zgodnie z instrukcjami na stronie: https://git-scm.com/downloads</li>
		<li>Pobierz kod analizy cząstek, klonując repozytorium git16.
		<ol>
			<li>W wierszu polecenia pobierz najnowszą wersję kodu, wpisując: 
			git clone https://github.com/joeweaver/SParMorIA-Sludge-Particle-Morphological-Image-Analysis.git
			<ol>
				<li>Zainstaluj kod analizy, postępując zgodnie z instrukcjami w pliku tekstowym README.md znajdującym się w katalogu najwyższego poziomu sklonowanego repozytorium. 
				UWAGA: Preferowane jest użycie usługi git, ponieważ automatycznie pobierze najnowszą wersję kodu. Jeśli git nie jest dostępny, możliwe jest również pobranie kodu jako pliku zip na stronie wydania pod adresem: https://github.com/joeweaver/SParMorIA-Sludge-Particle-Morphological-Image-Analysis/releases</li>
			</ol>
			</li>
		</ol>
		</li>
		<li>Edytuj plik tekstowy z listą katalogów do przetworzenia wraz z opcjonalnymi parametrami. Zapoznaj się z podkatalogiem examples/analysis, aby uzyskać listę parametrów i przykładów.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Uruchom analizę w wierszu polecenia, wpisując: 
	<FIDŻI-ŚCIEŻKA>\ImageJ-win64.exe --console -macro SParMorIA-SludgeParticle_Morphological_Image_Analysis <paramsfile> 
	gdzie <ścieżka-FIDŻI> to katalog, w którym znajduje się ImageJ-win64.exe, a <paramsfile> to lokalizacja pliku tekstowego opisującego ustawienia analizy 
	UWAGA: Nazwa pliku wykonywalnego może się różnić w zależności od systemu operacyjnego, na którym zainstalowany jest FIJI. W zależności od liczby i rozmiaru obrazów analiza może potrwać od kilku minut do kilku godzin i zostanie uruchomiona automatycznie.</li>
	<li>Przeprowadzanie kontroli jakości
	<ol>
		<li>Sprawdź pliki kontroli jakości znajdujące się w podkatalogu nakładki określonego katalogu wyjściowego. Zwróć uwagę na obrazy z fałszywymi, pominiętymi i słabo uchwyconymi cząstkami, wszystkie widoczne jako cieniowane kontury, które nie pasują do tła. Zapoznaj się z Rysunek 3, aby zapoznać się z przykładami takich elementów. Dane dotyczące cząstek są teraz gotowe do wygenerowania figur analizy specyficznej dla eksperymentu.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Odrzucaj całe płytki lub pojedyncze cząstki, określając w kodzie analizy zanotowane pliki i/lub identyfikatory cząstek, które mają być ignorowane. Zapoznaj się z przykładami/cenzurą w repozytorium, aby uzyskać odpowiedni kod R i Python.</li>
	<li>Wygeneruj dane specyficzne dla eksperymentu, korzystając z wyników analizy obrazu, dla każdego obrazu są przechowywane w pliku tekstowym oddzielonym przecinkami TIDY12 w podkatalogu wyników określonego katalogu wyjściowego. Zapoznaj się z podkatalogami examples/figures/R i examples/figures/Python, aby uzyskać przykłady odczytywania plików wyników.</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>

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Chociaż system analizy obrazu jest dość odporny i kroki kontroli jakości zapewniają usunięcie niskiej jakości obrazów, odpowiednia uwaga skupiona na konkretnych aspektach próbkowania, przygotowania płytek oraz pozyskiwania obrazów może poprawić zarówno dokładność danych, jak i odsetek obrazów przechodzących kontrolę jakości.
Stężenie próbki 
Zakładając, że pobrano reprezentatywną próbkę, najważniejszym krokiem jest zapewnienie wystarczającej liczby cząstek dla reprezentatyw...

Celem tej metody jest dostarczenie dobrze zdefiniowanej, powtarzalnej i częściowo zautomatyzowanej metody określania rozkładu wielkości i kształtu cząstek w bioreaktorach, szczególnie tych zawierających kłaczki osadu czynnego i granulki tlenowe1,2. Uzasadnieniem tej metody było zwiększenie przystępności cenowej, prostoty, przepustowości i powtarzalności naszych istniejących wewnętrznych protokołów3,4, ułatwienie pomiaru cząstek innym oraz ułatwienie udostępniania i porównywania danych.
Istnieją dwie szerokie kategorie analizy pomiaru cząstek - bezpośrednie obrazowanie i metody wnioskowania wykorzystujące takie cechy jak rozpraszanie światła5. Chociaż metody wnioskowania można zautomatyzować i mają dużą przepustowość, sprzęt jest drogi. Ponadto, podczas gdy metody wnioskowania mogą dokładnie określić równoważny rozmiar cząstki6, nie dostarczają szczegółowych informacji o kształcie7.
Ze względu na zapotrzebowanie na dane o kształtach, oparliśmy naszą metodę na bezpośrednim obrazowaniu. Chociaż istnieją pewne metody obrazowania o wysokiej przepustowości, tradycyjnie wymagały one albo drogiego sprzętu komercyjnego, albo niestandardowych rozwiązań8,9. Nasza metoda została opracowana z myślą o wykorzystaniu powszechnego, niedrogiego sprzętu i oprogramowania, które, mimo że cierpi z powodu zmniejszonej przepustowości, generuje znacznie więcej obrazów cząstek niż minimum potrzebne do wielu analiz10.
Istniejące protokoły mogą nie określać ważnych kroków próbkowania i akwizycji obrazu. Inne protokoły mogą określać ręczne kroki, które wprowadzają subiektywne odchylenie (takie jak progowanie ad hoc11). Dobrze zdefiniowana metoda, która określa etapy pobierania próbek, unieruchomienia i akwizycji obrazu, w połączeniu z ogólnodostępnym oprogramowaniem analitycznym, usprawni zarówno analizę obrazów w laboratorium, jak i porównania między laboratoriami. Głównym celem tego protokołu jest zapewnienie przepływu pracy i narzędzi, które powinny prowadzić do powtarzalnych wyników z różnych laboratoriów dla tej samej próbki.
Oprócz normalizacji procesu analizy obrazu, dane generowane przez ten potok są zapisywane w dobrze zdefiniowanym, dobrze sformatowanym pliku12 odpowiednim do użycia przez popularne pakiety do analizy danych13,14, ułatwiając analizy specyficzne dla eksperymentów (takie jak generowanie niestandardowych rysunków) i ułatwiając wymianę danych między laboratoriami.
Ten protokół jest szczególnie zalecany dla badaczy, którzy potrzebują danych o kształcie cząstek, nie mają dostępu do metod wnioskowania, nie chcą rozwijać własnego potoku analizy obrazu i chcą łatwo udostępniać swoje dane innym

<table><tbody><tr><td>10% roztwór wybielacza</td><td>Chlorox</td><td>31009</td><td>Do dezynfekcji miejsca pracy.</td></tr><tr><td>Probówka wirówkowa 15 ml z nakrętką</td><td>Corning</td><td>430790</td><td>Na próbkę.</td></tr><tr><td>50 ml Kolba Erlenmeyera</td><td>Corning</td><td>4980-50</td><td>Inne naczynia są odpowiednie, o ile mogą pomieścić > 40 ml próbki i umożliwiają mieszanie</td></tr><tr><td>500 ml butelki Kimax</td><td>Kimble-Chase</td><td>14395-50</td><td>Lub w inny sposób wystarczające do pracy z agarem</td></tr><tr><td>Agar</td><td>BD</td><td>214010</td><td>Solid, do przygotowania 7,5% żelu. 7 ml na próbkę.</td></tr><tr>Sugerowane <td>jest oprogramowanie do analizy danych</td><td>N</td><td>/A N/A</td><td>R lub Python</td></tr><tr><td>Woda dejonizowana</td><td>NIE</td><td>DOTYCZY</td><td>Wystarczająca do przygotowania plamy i agaru. Jeśli nie jest dostępna, kran powinien wystarczyć.</td></tr><tr><td></td><td>Komputer</td><td>stacjonarny Nie</td> dotyczy <td>Analiza obrazu nie obciąża procesora, każdy "zwykły" komputer stacjonarny około 2017 roku powinien wystarczyć.</td></tr><tr><td>Zewnętrzny dysk twardy</td><td>Seagate</td><td>STEB5000100</td><td>Nie w pełni wymagane, ale niezwykle przydatne, biorąc pod uwagę liczbę i rozmiar obrazów. Sugerowane 2 lub więcej TB pamięci masowej.</td></tr><tr><td>FIJI</td><td>NIH</td><td>w wersji 1.51d</td><td>Wersja to rdzeń ImageJ. Wtyczki są aktualizowane w momencie pisania. Dostępne pod adresem: https://imagej.net/Fiji/Downloads</td></tr><tr><td>GIT</td><td>Open Source</td><td>w wersji 2.19.1 lub nowszej</td><td>Dostępne pod adresem: https://git-scm.com/</td></tr> <tr><td>Oprogramowanie do przechwytywania obrazów</td><td>ToupView</td><td>w wersji 3.7.5177</td><td>Każdy kompatybilny z aparatem, może być dostarczany z aparatem. Powinien umożliwiać zapisywanie obrazów TIFF z danymi kalibracji przestrzennej.</td></tr><tr><td>Stolik mechaniczny (X/Y)</td><td>OMAX</td><td>A512</td><td>Nie jest w pełni wymagany, ale znacznie ułatwia akwizycję obrazu.</td></tr><tr><td>Błękit metylenowy</td><td>Fisher</td><td>M291-100</td><td>Ciało stałe, do przygotowania 1% roztworu w/v. 5 μl roztworu na próbkę.</td></tr><tr><td>Kamera mikroskopowa</td><td>OMAX</td><td>A35140U</td><td>Dowolna kamera cyfrowa kompatybilna z mikroskopem. Sugerowana jest rozdzielczość zapewniająca co najmniej 5 μm na piksel przy 10-krotnym powiększeniu i zakres dynamiczny co najmniej 8 bitów na piksel na kanał koloru.</td></tr><tr><td>Mikrometr stopnia optycznego</td><td>OMAX</td><td>A36CALM1</td><td>Lub w inny sposób wystarczający do kalibracji przestrzennej.</td></tr><tr><td>Szalka Petriego, 100 mm</td><td>FB0875712 Fishera</td><td></td><td>1 na próbkę.</td></tr><tr><td>PPE</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>Standardowy fartuch laboratoryjny, rękawice i okulary.</td></tr><tr><td>Sparmoria macro</td><td>NCSU</td><td>w wersji 0.2.1</td><td>Dostępne w repozytorium github : https://github.com/joeweaver/SParMorIA-Sludge-Particle-Morphological-Image-Analysis</td></tr><tr><td>Mikroskop stereoskopowy/preparacyjny</td><td>Nikon</td><td>SMZ-2T</td><td>Powinien zapewniać powiększenie od 10 do 20x i umożliwiać robienie zdjęć cyfrowych za pomocą wbudowanego aparatu lub punktu mocowania CCD.</td></tr></tbody></table>

pomiar kształtu i wielkości cząstek osadu czynnego unieruchomionych w agarze za pomocą rurociągu oprogramowania open source

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

Eksperymentalne bioreaktory, takie jak te oczyszczające ścieki, zawierają cząstki, których rozmiar i kształt są ważnymi parametrami. Na przykład wielkość i kształt kłaczków osadu czynnego może wskazywać warunki w mikroskali, a także bezpośrednio wpływać na to, jak dobrze osad osadza się w osadniku.
Wielkość i kształt cząstek są myląco 'prostymi' pomiarami. Wiele subtelnych problemów, często nieporuszanych w nieformalnych protokołach, może pojawić się podczas pobierania próbek, obrazowania i analizowania cząstek. Metody pobierania próbek mogą być stronnicze lub nie zapewniać wystarczającej mocy statystycznej. Same próbki mogą być słabo zachowane lub ulegać zmianom podczas unieruchomienia. Obrazy mogą nie być wystarczającej jakości; Nakładające się na siebie cząsteczki, głębia ostrości, poziom powiększenia i różne szumy mogą dawać słabe wyniki. Źle określona analiza może wprowadzać stronniczość, taką jak ta wynikająca z ręcznego progowania i segmentacji obrazu.
Przystępność cenowa i przepustowość są pożądane wraz z odtwarzalnością. Przystępna cenowo metoda o wysokiej przepustowości może umożliwić częstszy pomiar cząstek, co pozwala na uzyskanie wielu obrazów zawierających tysiące cząstek. Metoda, która wykorzystuje niedrogie odczynniki, powszechny mikroskop preparacyjny i bezpłatne oprogramowanie analityczne typu open source, umożliwia powtarzalne, dostępne, powtarzalne i częściowo zautomatyzowane wyniki eksperymentalne. Co więcej, produkt takiej metody może być dobrze sformatowany, dobrze zdefiniowany i łatwo zrozumiały przez oprogramowanie do analizy danych, co ułatwia zarówno analizy w laboratorium, jak i udostępnianie danych między laboratoriami.
Prezentujemy protokół, który szczegółowo opisuje kroki potrzebne do wytworzenia takiego produktu, w tym: pobieranie próbek, przygotowanie próbki i immobilizację w agarze, cyfrowe akwizycje obrazu, cyfrową analizę obrazu oraz przykłady generowania figur specyficznych dla eksperymentu na podstawie wyników analizy. Dołączyliśmy również potok analizy danych typu open source w celu obsługi tego protokołu.

Wygenerowane pliki 
Proces przedstawiony na Rysunku 1 wygeneruje dwa pliki dla każdego analizowanego obrazu. Pierwszym plikiem jest plik tekstowy w formacie CSV (wartości oddzielone przecinkami), w którym każdy wiersz odpowiada pojedynczej cząstce, a kolumny opisują różne parametry cząstek, takie jak powierzchnia, kołowość i spójność, zdefiniowane w instrukcji obsługi ImageJ17. Przykładowe pliki CSV dołączono jako i...

Rozmiar i kształt cząstek w osadzie czynnym są ważnymi parametrami, które są mierzone różnymi metodami. Niedokładności wynikają z niereprezentatywnego próbkowania, nieoptymalnych obrazów i subiektywnych parametrów analizy. Aby zminimalizować te błędy i ułatwić pomiar, przedstawiamy protokół określający każdy krok, w tym potok oprogramowania open source.

Pomiar kształtu i wielkości cząstek osadu czynnego unieruchomionych w agarze za pomocą rurociągu oprogramowania open source

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

Wielkość i kształt cząstek osadu czynnego ma kluczowe znaczenie dla skuteczności oczyszczania ścieków. Jednak ich pomiar jest często doraźny. Protokół ten zapewnia powtarzalną, dobrze zdefiniowaną i częściowo automatyczną miarę ich pomiaru.Główną zaletą tego protokołu jest to, że może on mierzyć dużą populację cząstek w szerokim zakresie morfologii, jednocześnie zmniejszając subiektywne i systematyczne odchylenia. Chociaż technika ta koncentruje się na osadzie czynnym, technicznie rzecz biorąc, wszystko, co ma taką samą morfologię cząstek, takie jak mikrodrobiny plastiku, może być mierzone tą metodą. Próbując tej techniki po raz pierwszy, spróbuj zrobić jeden talerz na raz i ćwicz fizyczne ruchy związane z robieniem tej jednej płytki.Nie spiesz się też z mikroskopią. Wersja wideo tego artykułu jest ważna, ponieważ pobieranie próbek i przygotowanie płytki wymaga wielu małych technik, które najlepiej przekazać wizualnie. Również pokazywanie i oglądanie dobrych zdjęć płyt jest ważne, aby zapewnić odtwarzalność.Dzisiaj demonstruje ten protokół Joseph Weaver, doktorant w moim laboratorium. Na początek należy pobrać reprezentatywną próbkę z dobrze wymieszanej części reaktora. Delikatnie wymieszaj próbkę, a następnie natychmiast wlej oznaczoną objętość próbki do 15-mililitrowej probówki wirówkowej.Następnie dodaj pięć mikrolitrów jednego procenta błękitu metylenowego do każdej próbki. Zamknąć i wymieszać próbkę, delikatnie odwracając probówkę co najmniej trzy razy. Pozostawić próbki do barwienia przez co najmniej pięć, ale nie dłużej niż 30 minut w temperaturze pokojowej.Po zabarwieniu przenieś wystarczającą ilość stopionego 7,5-procentowego agaru i dejonizowanej wody do probówki wirówkowej, aby całkowita objętość probówki wynosiła od 6,5 do 9 mililitrów. Następnie ponownie zamknij probówki wirówkowe i delikatnie odwróć je co najmniej trzy razy, aby wymieszać próbkę z agarem. Kierując nasadkę od siebie, otwórz nasadkę.Wlej zawartość każdej probówki do własnej 100-mililitrowej plastikowej szalki Petriego, delikatnie kołysząc naczyniem, aby uzyskać pełną, gładką powłokę i wizualnie równomierny rozkład cząstek. Pozostaw płytki do ostygnięcia w temperaturze pokojowej przez co najmniej 5 minut, aż agar zastygnie. Umieść odkrytą płytkę stroną zadrukowaną do góry na stoliku mikroskopu stereoskopowego, który jest w stanie powiększyć od 10 do 20 razy.Oświetl próbkę od dołu równomiernym światłem rozproszonym, używając sprzętu, takiego jak podstawka iluminatora LED lub płyta świetlna. Otwórz oprogramowanie do przechwytywania obrazu i upewnij się, że ścieżka światła mikroskopu jest ustawiona na zdjęcie. Następnie wybierz odpowiednią kamerę z listy kamer.Dostosuj mikroskop tak, aby w płaszczyźnie ogniskowej pojawiało się wiele cząstek o dużych, dobrze zdefiniowanych krawędziach. Użyj powiększenia od 10 do 20 razy, aby zmierzyć cząstki, zachowując stosunkowo głęboką płaszczyznę ogniskowej. Tymczasowo zdejmij płytkę agarową i umieść mikrometr na stoliku.Dostosuj precyzyjną ostrość, aż podziałki na mikrometrze będą ostro ostre w oprogramowaniu do przechwytywania obrazu. I skalibruj stosunek pikseli do mikronów. Następnie ustaw powiększenie na 100 procent, klikając widok i wybierając rzeczywisty rozmiar.Następnie wybierz opcje i przejdź do kalibracji. W tym miejscu wyrównaj czerwony pasek kalibracji w głównej rzutni wzdłuż długiej osi mikrometru. Z pionowymi paskami wyśrodkowanymi na podziałkach zero i 200 mikronów.W oknie dialogowym kalibracji wprowadź aktualny poziom powiększenia i rzeczywistą długość 200 mikronów. Jeśli jest już skalibrowany, wybierz powiększenie z paska menu, a następnie wybierz bieżący poziom powiększenia, aby potwierdzić kalibrację. W menu pomiarów przejdź do linii i wybierz dowolną linię.Kliknij na przecięcie zerowej podziałki i długiej osi mikrometru. Następnie kliknij ponownie na przecięciu na linii 200 mikronów i długiej osi. Prawidłowa kalibracja powinna być wyświetlana jako około 200 mikronów.Usuń linię, klikając przycisk wyboru obiektu, klikając linię, naciskając Delete i naciskając przycisk Tak w polu potwierdzenia. Następnie wymień płytkę agarową i wyreguluj precyzyjną ostrość, aby uzyskać maksymalną szczegółowość w oprogramowaniu do obrazowania. Aby to osiągnąć, najpierw zwiększ głębię bitową maksymalnej dozwolonej wartości, wybierając przycisk radiowy w panelu głębi bitowej na pasku bocznym kamery.Ustaw również oprogramowanie tak, aby pobierało obrazy w skali szarości, wybierając odpowiedni przycisk radiowy w panelu gradacji kolorów na pasku bocznym aparatu. Teraz zwiń wszystkie otwarte panele paska bocznego między ekspozycją a histogramem. Zmniejsz wzmocnienie do jednego i zwiększaj ekspozycję, aż w rzutni pojawi się wyraźny obraz i dopóki histogram nie pojawi się jako rozkład, który nie jest przycięty przez żaden koniec pola histogramu.Dostosuj histogram, aby uniknąć prześwietlenia i niedoświetlenia. W panelu histogramu na pasku bocznym aparatu przesuń lewą granicę histogramu tuż poza najniższe wartości, a prawą granicę tuż poza najwyższe wartości. Zapisz obraz jako nieskompresowany plik TIF.Uwzględnij informacje o powiększeniu w metadanych obrazu, zaznaczając pole Zapisz z informacjami o kalibracji podczas zapisywania. Zaznacz inny obszar, który nie nakłada się na poprzednie obrazy, podążając ścieżką, która zmienia się od lewej do prawej i od prawej do lewej w miarę przesuwania się w dół płyty. Uchwyć co najmniej 500 wizualnie oszacowanych cząstek do analizy.Uzyskaj kod analizy cząstek, klonując repozytorium GIT. W wierszu polecenia pobierz najnowszą wersję kodu, wpisując polecenie pokazane tutaj. Zainstaluj kod analizy, postępując zgodnie z instrukcjami zawartymi w pliku tekstowym read me znajdującym się w katalogu najwyższego poziomu sklonowanego repozytorium.Następnie edytuj plik tekstowy z listą katalogów do przetworzenia wraz z opcjonalnymi parametrami. Zapoznaj się z podkatalogiem przykładów i analizy, aby uzyskać listę parametrów i przykładów. Teraz uruchom analizę w wierszu polecenia, wpisując polecenie pokazane tutaj.Ścieżka Fidżi to katalog, w którym znajduje się imageJ-win64. exe. I paramsfile lokalizacja pliku tekstowego opisującego konfigurację analizy.Nazwa pliku wykonywalnego może się różnić w zależności od systemu operacyjnego, na którym zainstalowano Fiji. Analiza zostanie uruchomiona automatycznie i potrwa od kilku minut do kilku godzin, w zależności od rozmiaru i liczby obrazów. Następnie sprawdź pliki kontroli jakości znajdujące się w podkatalogu nakładki określonego katalogu wyjściowego.Zwróć uwagę na obrazy z fałszywą mgłą lub słabo uchwyconymi cząsteczkami, wszystkie widoczne jako cieniowane kontury, które nie pasowały do tła. Otóż to. Dane są teraz gotowe do analizy specyficznej dla eksperymentu i generowania liczb.Chociaż żadna metoda progowania cząstek nie jest idealna, oto przykład akceptowalnych wyników. Podczas oceniania obrazów kontroli jakości znaleziono trzy typowe błędy. Niedokładne dostosowanie się do granic cząstek, niepowodzenie w identyfikacji cząstek i włączenie artefaktów.W tym miejscu wyświetlane są rozkłady cząstek między dwoma eksperymentalnymi reaktorami w czasie i łączone z metadanymi jakościowymi odnotowanymi przez badacza. Wykres ten pokazuje, że w tym przypadku reaktory miały generalnie podobny rozkład wielkości cząstek, który w miarę upływu czasu zmierzał w kierunku większej średniej i szerszego rozrzutu. Podczas wykonywania tej procedury bardzo ważne jest równomierne pokrycie płytki cienką warstwą agaru zawierającą równomiernie rozłożone cząstki.Pamiętaj, aby ćwiczyć i nie spieszyć się. Poza tą procedurą, interesujące cząstki mogą być wycinane z agaru i badane. Jeśli chodzi o dane, pliki wynikowe z tego protokołu są dobrze zdefiniowane, a niebo jest granicą analitycznie.Technika ta utorowała drogę do uzyskania nowych informacji na temat tlenowego osadu granulowanego. Jego morfologia jest bardzo ważna i pozwoliła nam zmierzyć go w standardowy sposób. Ścieki są biologicznie czynne.Zachęca się do stosowania praktyk pierwszego poziomu bezpieczeństwa biologicznego. Ponadto, jak agar może bulgotać podczas podgrzewania w kuchence mikrofalowej i może rozpylać gorące kropelki po otwarciu probówki wirówkowej.

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

Research

JoVE Journal

Environment

Środowisko

Opisano metodę precyzyjnego generowania i kompleksowej charakterystyki morfologicznej grzyba nitkowatego Aspergillus niger, która pozwala na matematyczną korelację wyglądu morfologicznego z produktywnością.

Dostosowanie morfologii Aspergillus niger poprzez dodanie mikrocząsteczek talku

Tutaj prezentujemy prostą, szybką metodę charakteryzowania wewnętrznych właściwości adhezyjnych domniemanych cząsteczek adhezyjnych komórek.  Wydzielana, znakowana epitopem ektodomena cząsteczki adhezyjnej komórki jest wychwytywana z pożywki hodowlanej na małych, jednorodnych funkcjonalizowanych kulkach.  Kulki te można następnie natychmiast wykorzystać w prostych testach agregacji kulek.

Testy agregacji kulek w celu scharakteryzowania przypuszczalnych cząsteczek adhezyjnych komórek

Rozwój społeczności mikroorganizmów zależy od kombinacji czynników, w tym architektury środowiska, liczebności członków, cech i interakcji. Protokół ten opisuje syntetyczne, mikrofabrykowane środowisko do jednoczesnego śledzenia tysięcy społeczności zawartych w studniach femtolitrowych, w którym można przybliżyć kluczowe czynniki, takie jak wielkość niszy i zamknięcie.

Montaż i śledzenie rozwoju społeczności mikrobiologicznej w ramach platformy Microwell Array

Urządzenie do mikroskopii fotooptycznej in situ zostało opracowane do monitorowania wielkości pojedynczych komórek bezpośrednio w zawiesinie komórki. Pomiar w czasie rzeczywistym odbywa się poprzez sprzężenie sondy fotooptycznej z możliwością sterylizacji z automatyczną analizą obrazu. Zmiany morfologiczne pojawiają się w zależności od stanu wzrostu i warunków uprawy.

In Situ Mikroskopia do określania w czasie rzeczywistym morfologii pojedynczych komórek w bioprocesach

Analiza cytometryczna przepływu okazała się przydatna do badania czystych kultur i monitorowania dynamiki społeczności mikroorganizmów. Przedstawiamy trzy kompleksowe przepływy pracy, od próbkowania po analizę danych, dla czystych kultur i złożonych społeczności, odpowiednio w przezroczystym podłożu, jak i w trudnych matrycach.

Charakterystyka dynamiki mikrobiomu – przepływy pracy oparte na cytometrii przepływowej od czystych kultur do naturalnych społeczności

Syntetyczne podłoże do mukowiscydozy (SCFM2) może być używane w połączeniu zarówno z konfokalną laserową mikroskopią skaningową, jak i aktywowanym fluorescencją sortowaniem komórek, aby obserwować agregaty bakteryjne w wysokiej rozdzielczości. W tym artykule szczegółowo opisano metody oceny zagregowanych populacji podczas leczenia przeciwdrobnoustrojowego jako platformę dla przyszłych badań.

Narzędzia do oceny w czasie rzeczywistym modelu zakażenia Pseudomonas aeruginosa

Tutaj prezentowana jest metoda analizy kinetyki agregacji białek u nicieni Caenorhabditis elegans. Zwierzęta z populacji zsynchronizowanej pod względem wieku są obrazowane w różnych punktach czasowych, a następnie następuje półautomatyczne zliczanie inkluzji w CellProfiler i dopasowywanie do modelu matematycznego w AmyloFit.

Monitorowanie kinetyki agregacji białek in vivo przy użyciu automatycznego zliczania inkluzji u Caenorhabditis elegans

Tutaj opisujemy użycie płytek gradientu induktora do oceny ruchliwości roju bakterii, jednocześnie uzyskując wiele odpowiedzi stężenia.

Kwantyfikacja ruchliwości roju powierzchni bakterii na płytkach gradientu induktora

Ta procedura opisuje, jak wizualizować, śledzić i określać ilościowo Acanthamoeba spp. Ruchliwość.

Oznaczanie ilościowe Acanthamoeba spp. Ruchliwość

Opisano protokół przygotowania prostego modelu ekosystemu, który odtwarza gradient przeciwstawny metanowo-tlenowy występujący w naturalnym środowisku tlenowych bakterii utleniających metan, umożliwiając badanie ich fizjologii w przestrzennie rozwiązanym kontekście. Opisano również modyfikacje popularnych testów biochemicznych do stosowania z ekosystemem modelowym opartym na agarozie.

Modelowy ekosystem oparty na agarozie do hodowli metanotrofów w przeciwgradieniu metanowo-tlenowym

Dostępny przepływ pracy mikroprzepływów o otwartym kodzie źródłowym jest prezentowany do równoległej analizy retencji plazmidu u bakterii. Dzięki zastosowaniu mikroskopii fluorescencyjnej do ilościowego określenia obecności plazmidu w mikrokoloniach jednokomórkowych w mikrokropelkach żelu, metoda ta stanowi precyzyjną, dostępną i skalowalną alternatywę dla tradycyjnego liczenia płytek.

Analiza stabilności plazmidu za pomocą mikrofluidyki kropelkowej typu open source

Poznaj protokół pomiaru cząstek osadu czynnego w agarze z użyciem otwartego oprogramowania. Metoda umożliwia powtarzalną analizę wielkości i kształtu cząstek przy minimalnym błędzie systematycznym.

Pomiar kształtu i wielkości cząstek osadu czynnego unieruchomionych w agarze za pomocą rurociągu oprogramowania open source

Przeglądaj więcej filmów