Использование библиотек компьютерного зрения для упрощения количественного определения ядер

Мы разработали этот метод для нормализации метаболических данных из клеточных моделей, чтобы помочь идентифицировать механизмы, подчеркнуть адаптацию скелетных мышц, вызванную тепловой терапией, и, в конечном итоге, улучшить метаболическое здоровье у людей с преддиабетом.

Мы должны подсчитать ядра для экспериментальной нормализации. Ручная количественная оценка ядер сопряжена с такими проблемами, как систематическая ошибка наблюдателя, время и изменчивость при столкновении с различными образцами или условиями.

Наша программа имеет открытый исходный код, что обеспечивает удобство использования учеными с различными уровнями технологических навыков, связанных с программированием, и проверена для конкретной задачи быстрой и точной количественной оценки ядер.

Этот метод позволяет нам объективно проверить механизмы, лежащие в основе потенциального влияния тепловой терапии на пользу для здоровья мышц и митохондрий, в нашем недавнем клиническом исследовании, финансируемом NIA.

[Рассказчик] Для начала запустите веб-браузер на компьютерной системе, перейдите к выпуску счетчиков github.com и ядер. Скачайте последнюю версию файла с именем Count nuclei.zip. В папке «Загрузки» щелкните правой кнопкой мыши zip-файл и выберите «Извлечь все», чтобы извлечь файлы в нужное место на локальном компьютере. Затем найдите CMD или командную строку в строке поиска, чтобы открыть командную строку. Используйте команду CD для изменения каталога на путь к исполняемому файлу, который представляет собой файл приложения, только что извлеченный из папки загрузки. Затем нажмите Enter, чтобы подтвердить смену директории. В следующей командной строке замените путь к изображениям на путь к файлу в папку, содержащую изображения для анализа. Путь к выходу с указанием пути к папке, в которой должен быть сохранен файл .csv, и results.csv с нужным именем файла для вывода. На экране отображается пример кода, а пути к файлам для изображений и вывода могут быть вставлены, как показано в кавычках. Используйте results.csv в качестве имени файла результатов или укажите другое. Затем нажмите клавишу Enter. Когда появится следующая командная строка, убедитесь, что обработка завершена. Убедитесь, что контуры и таблица результатов доступны в указанном каталоге вывода. Визуальный осмотр контуров и сравнение с подсчетами для проверки качества подсчета перед нормализацией данных. Откройте браузер и перейдите к счетчику ядер на github.com. Нажмите зеленую кнопку «Код», затем выберите «Загрузить ZIP», чтобы загрузить репозиторий кода. В Mac OS нажмите на меню файлов в папке «Загрузки» и выберите «Открыть», чтобы извлечь файлы на локальный компьютер. Перейдите в извлеченную папку nuclei_counter main, в которой находится репозиторий кода. Сохраните папку в доступном месте и запишите путь к файлу в текстовом документе. Затем нажмите Command + пробел, чтобы открыть Spotlight. Затем введите «терминал» в Spotlight и выберите приложение терминала. Используйте команду CD для изменения каталога на путь к репозиторию кода, скопировав и вставив путь к файлу из текстового документа, и нажмите клавишу Enter. Убедитесь, что в следующей командной строке есть пробел после знака доллара. Затем введите заданную команду и нажмите Enter, чтобы установить необходимые библиотеки и включить редактируемый режим. Включите соответствующую версию Python сразу после pip, как показано без пробела. Введите команду на экране в следующей командной строке, чтобы изменить каталог на главный каталог исходного кода, который является счетчиком ядер CD, как показано на экране. Затем введите на экране команду, заменив пути к файлам по мере необходимости, и нажмите клавишу Enter. Когда появится следующая командная строка, убедитесь, что обработка завершена. Убедитесь, что контуры и таблица результатов доступны в указанном каталоге вывода. Визуальный осмотр контуров и сравнение с подсчетами для проверки качества подсчета перед нормализацией данных. Все ядра на изображениях, сгенерированных автоматизированной программой, были обведены сплошными зелеными контурами, указывающими на то, что ядра были успешно подсчитаны. Межоценочная надежность между двумя ручными подсчетами была превосходной с внутриклассовым коэффициентом корреляции более 0,999 и P-значением менее 0,0001. Автоматизированная программа продемонстрировала превосходную надежность по сравнению со средним ручным подсчетом с внутриклассовым коэффициентом корреляции 0,993 и P-значением менее 0,0001. Превосходная надежность наблюдалась во всех квартильях плотности клеток с внутриклассовыми коэффициентами корреляции в диапазоне от 0,986 до 0,998, все с P-значениями менее 0,0001. Области с несколькими ядрами, сгруппированными вместе, или области с артефактом, таким как гало, не были точно подсчитаны автоматизированной программой. Эти потенциальные проблемы, а также возможные причины и меры по их устранению для улучшения качества изображения и точности автоматизированного процесса количественного определения ядер перечислены в таблице на экране.