Использование библиотек компьютерного зрения для упрощения количественного определения ядер
6 июня 2025 г.
В этой статье описываются пошаговые методы автоматизации количественного определения ядер на основе изображений с помощью исполняемой программы с открытым исходным кодом, проверенной для диапазона плотности клеток. Эта программа предоставляет альтернативу, которая устраняет барьеры, связанные со стоимостью, доступностью для пользователей с ограниченными технологическими навыками и проверкой специфичных приложений, которая может ограничивать полезность существующих технологий.
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.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
Это исследование представляет метод автоматизации количественного определения ядер на изображениях, который помогает в нормализации метаболических данных в исследованиях скелетных мышц. Автоматизированная программа, валидированная для различных плотностей клеток, решают задачи, свойственные ручному подсчету, такие как смещение и изменчивость.
Ключевые компоненты исследования
Область исследования
- Клеточная биология
- Метаболическое здоровье
- Эффекты тепловой терапии на мышцы
Предпосылки
- Ручное количественное определение ядер является трудоемким и склонным к смещениям.
- Автоматизированные методы могут улучшить точность и эффективность.
- Понимание эффектов тепловой терапии на адаптации мышц имеет решающее значение для метаболического здоровья.
Используемые методы
- Автоматизированное подсчет ядер с использованием программного обеспечения с открытым исходным кодом
- Модели клеточных линий для исследований скелетных мышц
- Обработка и анализ изображений
Основные результаты
- Автоматизированная программа показала отличную надежность с коэффициентом корреляции внутри класса 0.993.
- Точность количественного определения была высокой при различной плотности клеток.
- Были выявлены проблемы с кластеризацией ядер и артефактами для дальнейшего улучшения.
Выводы
- Исследование демонстрирует объективный подход к количественному определению ядер, который улучшает нормализацию эксперимента.
- Этот метод актуален для продвижения исследований в области метаболического здоровья и адаптации мышц.
Часто задаваемые вопросы
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.
