Wykorzystanie bibliotek przetwarzania obrazów w celu usprawnienia kwantyfikacji jąder

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.