Name: EasyFiji: Graficzny interfejs do przyjaznego dla użytkownika przetwarzania obrazu fluorescencyjnego na Fidżi (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2026-02-20T15:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 9 s
Description: Poznaj EasyFiji, graficzny interfejs do przetwarzania obrazów fluorescencyjnych w Fiji (ImageJ). To narzędzie upraszcza analizę danych biologicznych dla naukowców przyspieszając pracę z mikroskopią.

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

Dziękujemy członkom St. Jude's Cell and Tissue Imaging Center oraz Center for BioImage Informatics za komentarze dotyczące manuskryptu. Zdjęcia biologiczne zostały uprzejmie udostępnione przez: Rysunek 2: Melissa Marzahn i Tanja Mittag; Rysunek 3: Peng Wei i James Morgan; Rysunek 4A: Aaron Pitre; Rysunek 4B: Aaron Pitre i Woo Jung Cho; Rysunek 5A: Helen Chen i Heather Mefford; Rysunek 5B: Sauradeep Sinha i Giedre Krenciute.

<ol><li>Schindelin, J., et al. <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+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Fiji: an open-source platform for biological-image analysis.</a> Nat Methods. 9 (7), 676-682 (2012).</li>
<li>Rueden, C. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ImageJ2%3A+ImageJ+for+the+next+generation+of+scientific+image+data%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">ImageJ2: ImageJ for the next generation of scientific image data.</a> BMC Bioinformatics. 18 (1), 529(2017).</li>
<li>Mutterer, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Custom+toolbars+and+mini+applications+with+Action+Bar%5BTitle%5D)+AND+%22Figshare%22%5BJournal%5D)">Custom toolbars and mini applications with Action Bar.</a> Figshare. 10 (m9), (2017).</li>
<li>Levet, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Developing+open-source+software+for+bioimage+analysis%3A+opportunities+and+challenges%5BTitle%5D)+AND+%22F1000Res%22%5BJournal%5D)">Developing open-source software for bioimage analysis: opportunities and challenges.</a> F1000Res. 10, 302(2021).</li>
<li>Aaron, J. S., Taylor, A. B., Chew, T. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image+co-localization-co-occurrence+versus+correlation%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cell+Sci%22%5BJournal%5D)">Image co-localization-co-occurrence versus correlation.</a> J Cell Sci. 131 (3), (2018).</li>
<li>Taylor, A. B., Ioannou, M. S., Watanabe, T., Hahn, K., Chew, T. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perceptually+accurate+display+of+two+greyscale+images+as+a+single+colour+image%5BTitle%5D)+AND+%22J+Microsc%22%5BJournal%5D)">Perceptually accurate display of two greyscale images as a single colour image.</a> J Microsc. 268 (1), 73-83 (2017).</li>
<li>Mary, H., Brouhard, G. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMary%2C+H+%22KymographBuilder%22">KymographBuilder</a>. , https://imagej.net/plugins/kymograph-builder (2016).</li>
<li>Schanda, J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSchanda%2C+J+%22Colorimetry%3A+understanding+the+CIE+system%22">Colorimetry: understanding the CIE system</a>. , Wiley Interscience. Hoboken. (2007).</li>
<li>Dunn, K. W., Kamocka, M. M., McDonald, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+practical+guide+to+evaluating+colocalization+in+biological+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Physiol+Cell+Physiol%22%5BJournal%5D)">A practical guide to evaluating colocalization in biological microscopy.</a> Am J Physiol Cell Physiol. 300 (4), C723-C742 (2011).</li>
<li>Miura, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bleach+correction+ImageJ+plugin+for+compensating+the+photobleaching+of+time-lapse+sequences%5BTitle%5D)+AND+%22F1000Res%22%5BJournal%5D)">Bleach correction ImageJ plugin for compensating the photobleaching of time-lapse sequences.</a> F1000Res. 9, 1494(2020).</li>
<li>Reid, R. C. Jr, Shapley, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brightness+induction+by+local+contrast+and+the+spatial+dependence+of+assimilation%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+Res%22%5BJournal%5D)">Brightness induction by local contrast and the spatial dependence of assimilation.</a> Vision Res. 28 (1), 115-132 (1988).</li>
<li>Stauffer, W., Sheng, H., Lim, H. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EzColocalization%3A+an+ImageJ+plugin+for+visualizing+and+measuring+colocalization+in+cells+and+organisms%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">EzColocalization: an ImageJ plugin for visualizing and measuring colocalization in cells and organisms.</a> Sci Rep. 8 (1), 15764(2018).</li>
<li>Taylor, A. B., Ioannou, M. S., Aaron, J., Chew, T. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Model-free+quantification+and+visualization+of+colocalization+in+fluorescence+images%5BTitle%5D)+AND+%22Cytometry+A%22%5BJournal%5D)">Model-free quantification and visualization of colocalization in fluorescence images.</a> Cytometry A. 93 (5), 504-516 (2018).</li>
</ol>

Autorzy deklarują, że nie mają konkurujących ze sobą interesów finansowych ani innych konfliktów interesów.

Fiji to otwartoźródłowe oprogramowanie do przetwarzania i analizy obrazów, szeroko popularne wśród analityków obrazów. Jednak jego złożony interfejs menu oraz czasami nieintuicyjne zachowania związane z wyświetlaniem i przetwarzaniem obrazów fluorescencyjnych stanowią wyzwanie dla osób niezwiązanych z obliczeniami. EasyFiji oferuje naukowcom przyrodniczym zestaw tematycznie zorganizowanych, z podnośnikami ulepszonych przycisków i suwaków, które konsekwentnie wykazują zachowania specyficzne dla kanału, zgodnie z wymagania...

Fiji (Fiji Is Just ImageJ) to rozbudowany i rozszerzalny pakiet do przetwarzania obrazów otwartego, szeroko stosowany przez społeczność analiz bioobrazów 1,2. Duża baza kodu Fidżi oparta na algorytmach ogólnego przeznaczenia, wraz z językiem makro i interfejsem wtyczek, może być wygodnie wykorzystywana przez analityków obliczeniowych do dostarczania rozwiązania niemal każdego problemu przetwarzania lub analizy obrazów. Jednak dla użytkowników nauk przyrodniczych z niewielkim doświadczeniem obliczeniowym, >1 100 poleceń FIJI rozłożonych w głęboko warstwowym systemie menu rozwijanego może być niezwykle skomplikowane w nawigacji i efektywnym wykorzystaniu. Podjęto kilka podejść do uproszczenia ręcznego korzystania z Fidżi. Pasek wyszukiwania Fidżi jest alternatywą dla nawigacji po menu, zapewniając dostęp do doskonałej dokumentacji pomocy, ale tylko wtedy, gdy użytkownik zna nazwę potrzebnego algorytmu. Przyciski na paskach Fiji można dostosować, aby zapewnić szybki dostęp do poleceń definiowanych przez użytkownika, ale ta procedura wymaga napisania kodu makro i przewidywania, które polecenia będą najbardziej przydatne. Wtyczka ActionBar zapewnia samodzielne okno graficznego interfejsu użytkownika (GUI) z konfigurowalnymi i organizowalnymi tablicami przycisków, ale ponownie, do skutecznego wypełniania przycisków potrzebne jest kodowanie i doświadczenie.3. Żadne z tych rozwiązań nie spełnia potrzeb naukowców przyrodniczych z niewielkim doświadczeniem w przetwarzaniu obrazów.
Poza problemami z interfejsem użytkownika, wielu naukowców pracujących z obrazami mikroskopii fluorescencyjnej wymaga specyficznych procedur wyświetlania i przetwarzania kanału. Jednak niektóre powszechnie używane polecenia Fiji domyślnie nie są świadome kanałów. Na przykład użytkownicy mogą chcieć renderować kanały pseudokolorowe razem w równie wyraźny sposób, albo specjalnie podkreślić obszary o podobnej intensywności między kanałami, albo zachować kontrast szarości sygnału morfologicznego, jednocześnie pokazując fluorescencję. W każdym z tych przypadków technika renderowania kompozytowego RGB Fidżi zaciera pożądane informacje na poziomie percepcji. Podczas przetwarzania obrazów wielokanałowych, natywne filtry obrazów Fiji (tj. Proces | Filtry), przetwarzają albo tylko aktywną 2D płaszczyznę bitową, albo wszystkie bitowe płaszczyzny w oknie obrazu (czyli "stos" zdefiniowany przez klasę ImageStack). Pierwsze zachowanie nie przetwarza się w całym wymiarze z- lub t- dla danego kanału, podczas gdy drugie jest niemal zawsze niewłaściwe, ponieważ każdy kanał zawiera unikalny wzór barwienia i stosunek sygnału do szumu, co wymaga zastosowania specyficznych dla kanału parametrów przetwarzania. Polecenia korekty wybielacza w Native Fiji (Obraz | Dostosuj | Korekta wybielacza) działają nieprawidłowo przy stosowaniu do wielokanałowych obrazów fluorescencyjnych, ponieważ ponownie korygują one na całym ImageStacku, gdzie dane kanałowe są przeplatane, zamiast korygować w wymiarze z lub t w każdym kanale osobno.
Aby rozwiązać te problemy dla naukowców pracujących z obrazami mikroskopii fluorescencyjnej, opracowaliśmy EasyFiji, starannie opracowaną i prowadzoną wtyczkę graficznego interfejsu użytkownika dla Fidżi. EasyFiji to starannie zorganizowany zestaw tematycznie zorganizowanych poleceń, które umożliwiają renderowanie i przetwarzanie świadome kanałów. Cztery panele tabelowane: Display, Process, Save i Image Info, zawierają tematycznie powiązane kolekcje przycisków i suwaków do wykonywania poleceń. Inne udogodnienia to funkcja cofania dla interaktywnego przetwarzania, prosty, zwykły rejestrator akcji, który automatycznie zapisuje akcje modyfikujące piksele wraz z obrazem, oraz sformatowany wyświetlacz ustawień akwizycji ważnych dla interpretacji obrazu. EasyFiji oferuje także nowe narzędzia do renderowania obrazów i korekcji wybielania. EasyFiji nie obsługuje funkcji analizy obrazów ilościowej ani przetwarzania wsadowego, ponieważ procedury te powinny być wykonywane wyłącznie z pomocą eksperta analityka bioobrazowego. Chociaż EasyFiji jest zwięzłe z założenia, wszystkie natywne polecenia Fiji są zawsze dostępne w natywnym systemie menu Fiji. Wierzymy, że projekt EasyFiji skierowany do odbiorców4 zwiększy wykorzystanie Fidżi wśród naukowców zajmujących się przyrodą. Przedstawiamy tutaj projekt, wdrożenie i zastosowanie EasyFiji w obrazach mikroskopii fluorescencyjnej. Wtyczka jest łatwa do zainstalowania przez serwis z aktualizacjami Fiji (https://imagej.github.io/list-of-update-sites/ i https://imagej.net/plugins/EasyFiji_plugin), natomiast kod open source można pobrać przez GitHub; Wtyczka i kod źródłowy są dostępne bezpłatnie (https://github.com/stjude/EasyFiji).

<table><tbody><tr><td>EasyFiji GitHub Site</td><td>Open Source</td><td></td><td>https://github.com/stjude/EasyFiji</td></tr><tr><td>EasyFiji Image.sc forum</td><td>Open Source</td><td></td><td>https://forum.image.sc/t/announcing-easyfiji-a-user-friendly-gui-plugin-for-fiji/117617</td></tr><tr><td>EasyFiji ImageJ.net strona</td><td>Open Source</td><td></td><td>https://imagej.net/plugins/EasyFiji_plugin#quick-start</td></tr><tr><td>FIJI Software</td><td>Open Source</td><td></td><td>https://imagej.net/software/fiji/downloads</td></tr><tr><td>VLC Media Player</td><td>Open Source</td><td></td><td>https://www.videolan.org/vlc/</td></tr></tbody></table>

easyfiji: graficzny interfejs do przyjaznego dla użytkownika przetwarzania obrazu fluorescencyjnego na fidżi

EasyFiji: A Graphical Interface for User-Friendly Fluorescence Image Processing in Fiji

Fiji (Fiji Is Just ImageJ) to rozbudowany i rozszerzalny pakiet do przetwarzania obrazów otwartego, szeroko stosowany przez społeczność zajmującą się analizą bioobrazów. Jednak dla osób nieznających się z zakresu obliczeniowych nauk o życiu ręczna interakcja z licznymi możliwościami Fidżi wymaga nauki i poruszania się po głęboko złożonym systemie menu. Co więcej, domyślne zachowania niektórych poleceń nie są idealne do wyświetlania i przetwarzania obrazu fluorescencyjnego. Aby zwiększyć efektywność pracy naukowców przyrodniczych z obrazami mikroskopii fluorescencyjnej, opracowaliśmy EasyFiji, starannie zaprojektowaną wtyczkę graficznego interfejsu użytkownika (GUI) dla Fidżi. Każde polecenie EasyFiji jest wykonywane za pomocą przycisków i suwaków z dodatkami i zawsze wyświetla wykonanie specyficzne dla kanału, zgodnie z wymaganiami dla obrazów fluorescencyjnych. Polecenia zmieniające intensywność pikseli są również niewykonalne jednym kliknięciem, umożliwiając bardziej interaktywne przetwarzanie, a także mogą być automatycznie nagrywane i zapisywane jako tekst do prowadzenia dokumentacji. Panel informacji o obrazie pokazuje ustawienia kluczowe dla interpretacji obrazu. Wprowadzono także nowe funkcje renderowania obrazu i korekcji wybielania. Wtyczka jest dostępna bezpłatnie na GitHub oraz jako strona z aktualizacjami Fiji. Protokół ten określa kroki korzystania z interfejsu EasyFiji do wizualizacji i przetwarzania obrazów mikroskopii fluorescencyjnej.

Pseudokolorowe odwzorowania wielokanałowych obrazów fluorescencyjnych mogą być używane do ilustrowania zależności przestrzennych lub intensywności między sygnałami; jednak natywne Fiji oferuje jedynie technikę renderowania kompozytowego RGB, która z natury myli kolory i jasność na poziomie percepcji. Aby zilustrować ten problem, Rysunek 2 wykorzystuje dwukanałowy obraz N-Myc i polimerazy RNA II (RNAPolII). Na Rysunku 2A każdy kanał jest wyświetlany osobno w skal...

EasyFiji to wtyczka graficznego interfejsu użytkownika dla Fiji (ImageJ), która oferuje starannie opracowany zestaw narzędzi do wizualizacji i przetwarzania obrazów fluorescencyjnych, często wykorzystywanych przez naukowców zajmujących się przyrodą.

EasyFiji: Graficzny interfejs do przyjaznego dla użytkownika przetwarzania obrazu fluorescencyjnego na Fidżi

Fiji (Fiji Is Just ImageJ) is an extensive and extensible open-source image processing package widely employed by the bioimage analysis community. ...

Jeśli kiedykolwiek korzystasz z Fiji, wiesz, jak potężne jest i jak szybko możesz się zgubić w tych wszystkich menu i ustawieniach. EasyFiji odciąża się od przetwarzania obrazu dzięki prostym przyciskom, suwakom i inteligentnym narzędziom, które po prostu działają. To Fidżi, ale przyjazne.Zalecanym sposobem instalacji EasyFiji jest serwis z aktualizacjami Fiji. Wystarczy kliknąć pomoc, zaktualizować, kliknąć zarządzaj aktualizacją strony i wpisać EasyFiji. Pamiętaj, aby kliknąć to, zastosować i zamknąć.Wprowadź zmiany, a potem zrestartuj EasyFiji. Zaawansowani użytkownicy mogli także pobrać pliki JAR ze strony GitHub. Do regulacji kanału kolorowego możemy otworzyć dowolne obrazy wielokanałowe, a korzystając z zakładki kolorów kanału, możemy wybrać różne tabele wyszukiwania.Możemy wybrać czerwony, zielony, niebieski, dodatkowy lub, aby wyłączyć konkretny kanał. Możemy użyć wszystkich kanałów do wyświetlania wszystkich kolorów kanałów lub użyć każdego kanału, by wyświetlić tylko jeden konkretny kanał. Dla suwaków wzmocnienia możemy rozjaśnić obrazy.Jeśli obraz jest zbyt ciemny, możemy go rozjaśnić. A dla offsetu możemy ustawić minimalną intensywność na obrazie. Możemy więc dostosować kolor wszystkich kanałów lub tylko konkretne kanały.Aby zobaczyć kanał, otwórz interesujący Cię obraz. To jest obraz wielokanałowy. Każdy kanał ma więc inną intensywność i lokalizację.Przycisk kolokalizacji tworzy obrazy RGB za pomocą dwóch kanałów. Zostanie podświetlony obszar, gdzie oba kanały mają podobne natężenie, wyświetlając te piksele na żółto. Przycisk FFMerge łączy także dwa kanały w wyświetlaczu RGB, ale w inny sposób.Tutaj każdy kanał pozostaje równie widoczny. Ułatwia to interpretację nakładających się obszarów bez utraty balansu kanałów. Przycisk FGMerge nakłada jeden lub więcej kanałów na kanał o zielonej skali.Jest przydatny przy łączeniu z obrazami w skali zielonej, takimi jak DIC czy EM. Kanały są zachowywane przez rozmiar kanału w skali zielonej – ogólny kontrast może dać znacznie lepszą jakość obrazu. Oto kolejny przykładowy obraz z użyciem FGMerge. Dla widoków stosu wtyczka EasyFiji zapewnia funkcje takie jak projekcja maksymalnej intensywności, widoki ortogonalnych fragmentów oraz kymograph.Zakładka przetwarzania obrazu. Otwórz obraz, kliknij przycisk nagrywaj, aby rozpocząć nagrywanie. Funkcja gładkości zastosuje rozmycie Gaussa, funkcja deszumu zastosuje filtr mediany, przycisk wyostrzenia nałoży maskę 2D nieostrości, a tło obiektu zastosuje sygnał toczącej się kuli i algorytm toczącej się kuli do usunięcia tła.A zastosowana tabela wyszukiwania zmieni wzmocnienie i przesunięcie zgodnie z określonymi w panelu wyświetlacza. Tutaj widzieliśmy, że po zastosowaniu tego polecenia przetwarzania, jakość obrazu znacznie się poprawia. Tutaj pokażę przykład użycia przycisku Local Correction do zastosowania współczynnika korekcji, tak aby średnia intensywność każdej klatki stała się lokalna względem wartości krzywej dopasowania.Korekta lokalna i globalna może być stosowana sekwencyjnie do tego samego zbioru danych. Tutaj pokazuje profil intensywności przed i po korekcji wybielacza. Widzieliśmy, że sygnał został skorygowany.Tutaj pokazujemy różne opcje oszczędzania. Panel zapisu jest nastawiony na przypadki użycia dla osób niebędących ekspertami w wyborze odpowiedniego formatu pliku do ich użytku. Możemy zapisać obrazy jako surowy zbiór danych.Będzie zawierał wszystkie informacje o obrazie. Możemy zapisać je jako JPEG do prezentacji lub obrazy w formacie PNJ. Możemy też zapisać stos obrazów jako filmy.Panel informacyjny obrazu, ten panel, wyświetla metadane pozyskiwania specyficzne dla dostawcy w sposób czytelny dla osób dla obrazów uzyskanych w ten sposób. Po tym filmie powinieneś dobrze rozumieć, jak używać tej wtyczki do wizualizacji i przetwarzania obrazów biomedycznych. Naszym celem rozwoju EasyFiji jest ułatwienie, przyspieszenie i zwiększenie dostępności analizy obrazów dla naukowców zajmujących się przyrodą.Niezależnie od tego, czy rysujesz kontrast, stosujesz filtry, czy eksplorujesz metadane obrazów, EasyFiji jest tutaj, aby uczynić Twoją pracę z Fiji płynniejszą i przyjemniejszą.

easyfiji-graphical-interface-for-user-friendly-fluorescence-image

Research

JoVE Journal

Biology

Biologia

Streptomyces charakteryzują się złożonym cyklem życiowym, który był eksperymentalnie trudny do zbadania za pomocą biologicznych metod komórkowych. W tym miejscu przedstawiamy protokół wykonywania fluorescencyjnej mikroskopii poklatkowej całego cyklu życia poprzez hodowlę Streptomyces venezuelae w urządzeniu mikroprzepływowym.

Fluorescencyjne obrazowanie poklatkowe całego cyklu życiowego S. venezuelae przy użyciu urządzenia mikroprzepływowego

Mikroskopia fluorescencyjna z lekkim arkuszem jest doskonałym narzędziem do obrazowania rozwoju embrionalnego. Pozwala na nagrywanie długich filmów poklatkowych żywych zarodków w warunkach zbliżonych do fizjologicznych. Demonstrujemy jego zastosowanie do obrazowania rozwoju oka danio pręgowanego w szerokich skalach czasoprzestrzennych i przedstawiamy potok do fuzji i dekonwolucji zestawów danych multiview.

Wykorzystanie mikroskopii fluorescencyjnej arkuszy świetlnych do obrazowania rozwoju oka danio pręgowanego

Obrazowanie morfogenezy zarodków owadów za pomocą mikroskopii fluorescencyjnej opartej na arkuszach świetlnych stało się najnowocześniejszym rozwiązaniem. Protokół ten nakreśla i porównuje trzy techniki montażu odpowiednie dla zarodków Tribolium castaneum, wprowadza dwie nowatorskie, wykonane na zamówienie linie transgeniczne, dobrze nadające się do obrazowania na żywo, omawia podstawowe kontrole jakości i wskazuje obecne ograniczenia eksperymentalne.

Mikroskopia fluorescencyjna oparta na arkuszach świetlnych żywych lub utrwalonych i barwionych zarodków Tribolium castaneum

Tutaj prezentujemy protokół łączenia dwóch technik przetwarzania próbek, zamrażania wysokociśnieniowego i przetwarzania próbek wspomaganego mikrofalami, a następnie minimalnego zatapiania żywicy w celu pozyskiwania danych za pomocą skaningowego mikroskopu elektronowego z skupioną wiązką jonów (FIB-SEM). Wykazano to przy użyciu próbki nerwu piszczelowego myszy i Caenorhabditis elegans.

Przygotowanie próbki biologicznej poprzez zamrażanie pod wysokim ciśnieniem, wspomagane mikrofalami wzmocnienie kontrastu i minimalne zatapianie żywicy w celu obrazowania objętościowego

Tutaj prezentujemy protokół do analizy obrazu śledzenia pojedynczych cząstek, który umożliwia ilościową ocenę współczynników dyfuzji, typów ruchu i rozmiarów klastrów pojedynczych cząstek wykrywanych przez mikroskopię fluorescencyjną.

Protokół przetwarzania obrazu do analizy wielkości dyfuzji i klastra receptorów błonowych za pomocą mikroskopii fluorescencyjnej

Ogólnym celem protokołu jest przygotowanie ponad miliona uporządkowanych, jednolitych, stabilnych i biokompatybilnych kropel femtolitru na płaskim podłożu o powierzchni 1cm2, który może być użyty do syntezy białek bez komórek.

Femtolitrowa matryca kropelkowa do masowo równoległej syntezy białek z pojedynczych cząsteczek DNA

Prezentujemy swobodnie dostępny przepływ pracy stworzony do szybkiej eksploracji i dokładnej analizy ciał komórkowych w określonych przedziałach komórkowych na obrazach mikroskopii fluorescencyjnej. Ten przyjazny dla użytkownika przepływ pracy został zaprojektowany na oprogramowaniu open source Icy i wykorzystuje również funkcje ImageJ. Potok jest przystępny cenowo bez wiedzy z zakresu analizy obrazu.

Substructure Analyzer: Przyjazny dla użytkownika przepływ pracy do szybkiej eksploracji i dokładnej analizy ciał komórkowych na obrazach mikroskopii fluorescencyjnej

Zawiązki liści kukurydzy są głęboko ukryte i zwinięte, co utrudnia ich badanie. W niniejszej pracy przedstawiono metody przygotowania przekrojów poprzecznych i rozwiniętych całych wierzchowców zawiązków liści kukurydzy do obrazowania fluorescencyjnego i konfokalnego.

Ulepszone metody przygotowania przekrojów poprzecznych i rozwiniętych całych mocowań zawiązków liści kukurydzy do obrazowania fluorescencyjnego i konfokalnego

Ta metoda opisuje protokół immunofluorescencji i proces kwantyfikacji do oceny dystrybucji białek z różnymi wzorcami organizacji jądra w ludzkich limfocytach T. Protokół ten zapewnia wskazówki krok po kroku, począwszy od przygotowania próbki, a skończywszy na wykonaniu półautomatycznej analizy na Fidżi, a kończąc na obsłudze danych przez notebook Google Colab.

Wszechstronne narzędzie do analizy dynamicznych zmian w ciałach jądrowych w różnych typach komórek

Połączenie iteracyjnego wybielania-rozszerzającego multipleksję (IBEX) oraz komercyjnego testu znakowania nukleotydów (Click-iT EdU) umożliwia wykrywanie i kategoryzację dzielących się typów komórek w wysoce dynamicznych procesach w stałych zamarzniętych przekrojach tkanek myszy. Ponadto nowatorski otwarty pipeline przetwarzania obrazów zapewnia wysokoprzepustowe pozyskiwanie i analizę obrazów.

Wysokoprzepustowy workflow obrazowania i analizy do oceny fenotypów komórek skóry i stanów proliferacji w próbkach tkanek

Poznaj EasyFiji, graficzny interfejs do przetwarzania obrazów fluorescencyjnych w Fiji (ImageJ). To narzędzie upraszcza analizę danych biologicznych dla naukowców przyspieszając pracę z mikroskopią.

EasyFiji: Graficzny interfejs do przyjaznego dla użytkownika przetwarzania obrazu fluorescencyjnego na Fidżi

Przeglądaj więcej filmów