Wykorzystanie bibliotek przetwarzania obrazów w celu usprawnienia kwantyfikacji jąder
6 czerwca 2025
Ten artykuł opisuje krok po kroku metody automatyzacji kwantyfikacji jąder na podstawie obrazów za pomocą programu wykonywalnego o otwartym kodzie źródłowym, sprawdzanego w różnych gęstościach komórek. Ten program stanowi alternatywę, która usuwa bariery związane z kosztami, dostępnością dla użytkowników o ograniczonych umiejętnościach technologicznych oraz walidacją specyficzną dla aplikacji, która może ograniczać użyteczność istniejących technologii.
Opracowaliśmy tę metodę, aby znormalizować dane metaboliczne z modeli komórkowych, aby pomóc zidentyfikować mechanizmy, podkreślić adaptacje mięśni szkieletowych wywołane terapią cieplną i ostatecznie poprawić zdrowie metaboliczne u osób ze stanem przedcukrzycowym.
Musimy policzyć jądra do normalizacji eksperymentalnej. Ręczna kwantyfikacja jąder wiąże się z wyzwaniami, takimi jak stronniczość obserwatora, czas i zmienność w natrafianiu na różne próbki lub warunki.
Nasz program jest open source, co zapewnia użyteczność dla naukowców o różnym poziomie umiejętności technologicznych związanych z kodowaniem i jest zatwierdzony do konkretnego zadania, jakim jest szybkie i dokładne ilościowe określanie jąder.
Technika ta pozwala nam obiektywnie zweryfikować mechanizmy leżące u podstaw potencjalnego wpływu terapii cieplnej na korzyści zdrowotne mięśni i mitochondriów z naszego ostatniego badania klinicznego finansowanego przez NIA.
[Narrator] Aby rozpocząć, uruchom przeglądarkę internetową w systemie komputerowym, przejdź do wydań licznika github.com i jąder. Pobierz najnowszą wersję pliku o nazwie Count nuclei.zip. W folderze Pobrane kliknij prawym przyciskiem myszy plik zip i wybierz Wyodrębnij wszystko, aby wyodrębnić pliki do żądanej lokalizacji na komputerze lokalnym. Następnie wyszukaj CMD lub wiersz polecenia w pasku wyszukiwania, aby otworzyć wiersz polecenia. Użyj polecenia CD, aby zmienić katalog na ścieżkę pliku wykonywalnego, który jest plikiem aplikacji, który został właśnie wyodrębniony z folderu pobierania. Następnie naciśnij Enter, aby potwierdzić zmianę katalogu. W następnym wierszu polecenia zastąp ścieżkę do obrazów ścieżką pliku do folderu zawierającego obrazy, które mają zostać przeanalizowane. Ścieżka do wyjścia ze ścieżką pliku do folderu, w którym ma zostać zapisany plik .csv, a results.csv z żądaną nazwą pliku wyjściowego. Na ekranie wyświetlany jest przykładowy kod, a ścieżki plików do obrazów i danych wyjściowych można wstawić, jak pokazano w cudzysłowie. Użyj results.csv jako nazwy pliku wyników lub określ inną. Następnie naciśnij Enter. Gdy pojawi się następny wiersz polecenia, upewnij się, że przetwarzanie zostało zakończone. Sprawdź, czy kontury i arkusz kalkulacyjny wyników są dostępne w określonym katalogu wyjściowym. Wizualnie sprawdź kontury i porównaj je ze zliczeniami, aby zweryfikować jakość zliczania przed normalizacją danych. Otwórz przeglądarkę i przejdź do licznika jąder na github.com. Kliknij zielony przycisk Kod, a następnie wybierz Pobierz ZIP, aby pobrać repozytorium kodu. W systemie Mac OS kliknij menu plików w folderze Pobrane i wybierz Otwórz, aby wyodrębnić pliki na komputer lokalny. Przejdź do wyodrębnionego folderu o nazwie nuclei_counter main, który zawiera repozytorium kodu. Zapisz folder w dostępnym miejscu i zanotuj ścieżkę do pliku w dokumencie tekstowym. Następnie naciśnij Command + spacja, aby otworzyć Spotlight. Następnie wpisz terminal w Spotlight i wybierz aplikację terminala. Użyj polecenia CD, aby zmienić katalog na ścieżkę repozytorium kodu, kopiując i wklejając ścieżkę pliku z dokumentu tekstowego, a następnie naciśnij Enter. W następnym wierszu polecenia upewnij się, że po znaku dolara znajduje się spacja. Następnie wpisz podane polecenie i naciśnij Enter, aby zainstalować wymagane biblioteki i włączyć tryb edytowalny. Dołącz odpowiednią wersję języka Python natychmiast po, jak pokazano, bez spacji. Wpisz polecenie ekranowe w następnym wierszu poleceń, aby zmienić katalog na główny katalog kodu źródłowego, którym jest licznik jąder CD, jak pokazano na ekranie. Następnie wpisz polecenie ekranowe, zastępując odpowiednio ścieżki plików, i naciśnij Enter. Gdy pojawi się następny wiersz polecenia, upewnij się, że przetwarzanie zostało zakończone. Sprawdź, czy kontury i arkusz kalkulacyjny wyników są dostępne w określonym katalogu wyjściowym. Wizualnie sprawdź kontury i porównaj je ze zliczeniami, aby zweryfikować jakość zliczania przed normalizacją danych. Wszystkie jądra na obrazach wygenerowanych przez zautomatyzowany program zostały obrysowane jednolitymi zielonymi konturami, co oznacza, że jądra zostały pomyślnie policzone. Niezawodność między oceniającymi między dwoma ręcznymi liczeniami była doskonała, ze współczynnikiem korelacji wewnątrzklasowej większym niż 0,999 i wartością P mniejszą niż 0,0001. Zautomatyzowany program wykazał się doskonałą niezawodnością w porównaniu ze średnim zliczaniem ręcznym ze współczynnikiem korelacji wewnątrzklasowej wynoszącym 0,993 i wartością P mniejszą niż 0,0001. Doskonałą niezawodność zaobserwowano we wszystkich kwartylach gęstości komórek ze współczynnikami korelacji wewnątrzklasowej w zakresie od 0,986 do 0,998, przy czym wszystkie miały wartości P mniejsze niż 0,0001. Obszary z wieloma jądrami zgrupowanymi razem lub obszary z artefaktem, takim jak halo, nie były dokładnie liczone przez zautomatyzowany program. Te potencjalne problemy wraz z możliwymi przyczynami i krokami rozwiązywania problemów w celu poprawy zarówno jakości obrazu, jak i dokładności przepływu pracy automatycznej kwantyfikacji jąder są wymienione w tabeli na ekranie.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Przegląd
Niniejsze badanie przedstawia metodę automatyzacji ilościowego określania liczby jąder na obrazach, która pomaga w normalizacji danych metabolicznych w badaniach nad mięśniami szkieletowymi. Zautomatyzowany program, zweryfikowany w różnych gęstościach komórek, radzi sobie z wyzwaniami związanymi z ręcznym liczeniem, takimi jak zniekształcenia i różnice.
Kluczowe elementy badania
Obszar badań
- Biologia komórki
- Zdrowie metaboliczne
- Wpływ terapii cieplnej na mięśnie
Tło
- Ręczne ilościowe określanie liczby jąder jest czasochłonne i obarczone zniekształceniami.
- Metody zautomatyzowane mogą poprawić dokładność i efektywność.
- Zrozumienie wpływu terapii cieplnej na adaptacje mięśni jest kluczowe dla zdrowia metabolicznego.
Stosowane metody
- Automatyczne liczenie jąder przy użyciu programu open-source
- Modele linii komórkowych do badań nad mięśniami szkieletowymi
- Przetwarzanie i analiza obrazów
Główne wyniki
- Zautomatyzowany program wykazał doskonałą wiarygodność z współczynnikiem korelacji wewnątrzklasowej wynoszącym 0,993.
- Dokładność ilościowa była wysoka w różnych gęstościach komórek.
- Zostały zidentyfikowane problemy z grupowaniem jąder i artefaktami, które wymagają dalszych ulepszeń.
Wnioski
- Badanie wykazuje obiektywne podejście do ilościowego określania jąder, które zwiększa normalizację eksperymentalną.
- Ta metoda jest istotna dla rozwoju badań nad zdrowiem metabolicznym i adaptacjami mięśni.
Często zadawane pytania
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.
