Video veri karmaşık ve çok sayıda resim, video malzeme madencilik bilgileri oluşan Çünkü bilgisayar yazılım yardımı olmadan yapmak zor. Video biyoinformatik kalma madencilik ve analiz gerçekleştirmek için bilgisayar yazılımı kullanarak video görüntüleri uzay-zamansal veri ayıklamak için güçlü bir kantitatif bir yaklaşımdır. Bu makalede, zaman atlamalı video, video görüntüleme için bir kamera ile donatılmış bir Nikon BioStation CT inkübatör toplanan analiz ederek insan embriyonik kök hücreleri (hESC) büyüme ölçülmesi için bir video biyoinformatik yöntemi tanıtmak. Deneylerde, Matrigel için bağlıydık hESC koloniler BioStation CT 48 saat için çekildi. Bu kolonilerin büyüme oranını belirlemek için, yemek tarifleri, kullanıcıların video görüntüleri çeşitli veri türlerini ayıklamak için sağlayan CL-Quant yazılımı kullanılarak geliştirilmiştir. Doğru koloni gelişimini değerlendirmek için, üç yemek tarifleri oluşturuldu. Zamanla koloni koloni ve arka plan, video dizisi boyunca koloniler doğru tanımlamak için ikinci gelişmiş görüntü, ve üçüncü içine ilk bölümlenmiş görüntü piksel sayısı ölçülür. 48 saat içinde bireysel hESC kolonilerin büyüme oranını analiz için bir BioStation BT toplanan video veri sırayla üç tarifleri koşmak vardı. CL-Quant tarifleri doğruluğuna doğrulamak için, aynı veri Adobe Photoshop yazılımı kullanarak manuel olarak analiz edildi. CL-Quant tarifleri ve Photoshop karşılaştırıldı elde edilen veriler, sonuçlar, CL-Quant tarifleri dürüst gösteren hemen hemen aynıydı. Burada açıklanan yöntem hESC veya koloniler halinde yetişen diğer hücrelere büyüme oranlarını ölçmek için herhangi bir video verilere uygulanabilir. Buna ek olarak, diğer video biyoinformatik tarifleri, göç, apoptozis ve hücre yapışması gibi diğer hücre süreçleri için gelecekte geliştirilebilir.