Görüntü Analizi için Saat Tarama Protokolü: ImageJ Eklentileri
19 Haziran 2017
Bu yazı, 'Saat Tarama' görüntü analizi için iki yeni ImageJ eklentisini açıklamaktadır. Bu eklentiler orijinal görsel temel 6 programının işlevselliğini genişletir ve daha da önemlisi, programı büyük bir araştırma topluluğunda ImageJ ücretsiz resim analizi yazılım paketi ile paketleyerek kullanılabilir hale getirir.
Bu saat tarama protokollerinin genel amacı, seçilen ilgi bölgelerinin içindeki, sınırı boyunca ve/veya dışındaki ortalama piksel yoğunluğunun hızlı bir şekilde karakterize edilmesini sağlamaktır. Bu yöntem, temel soruları yanıtlamaya yardımcı olabilir ve görüntü analistlerine belirli ilgi alanlarındaki ortalama piksel yoğunluğu hakkında bilgi verebilir. Buradaki saat tarama tekniğinin ana avantajları, tek veya birden fazla ilgi bölgesinde yörüngeden ortalama piksel yoğunluğunu hızlı bir şekilde karakterize etmek için kullanılabilmesidir.
Standart saat taraması analizi için, ilgili bir görüntü dosyasını açmak için uygun ImageJ programındaki Dosya menüsü altında Aç'ı seçin. Örneğin, burada, ilgilenilen bir protein için etiketlenmiş nöronlara sahip bir doku bölümü analiz edilecektir. Uygun bir çizim aracı seçin ve ilgilendiğiniz bölgeyi ana hatlarıyla belirtin.
Standart saat tarama protokolünü, açılır seçenek penceresini açmak için Dosya menüsünden Eklentiler ve Saat Taraması'nı seçin. Anahattın otomatik olarak eklendiği ilgi alanı yöneticisi penceresi de açılacaktır. Eklenti seçenek penceresinde, ilgilenilen bölgenin merkezindeki x ve y koordinatlarını uygun şekilde değiştirmek için kaydırma çubuklarını kullanın.
Nesnenin dışındaki arka plan bölgesinin ne kadarının tarama tarafından kapsanması gerektiğine bağlı olarak, tarama sınırlarını ayarlamak için tarama sınırı kaydırma çubuğunu kullanın. Deneysel olarak uygun olan gerçek yarıçapı, arka planı çıkar, kutupsal dönüşümü ve/veya standart sapma onay kutularıyla çiz'i seçin. Ardından, eklentiyi çalıştırmak için Tamam'ı tıklayın.
Analiz tamamlandıktan sonra, daha fazla analiz için sayısal verilere erişmek için list komutunu kullanın. Birden çok bölgenin saat taraması analizi için, birden çok ilgi alanı içeren bir görüntü dosyası açın. Örneğin, burada, az önce gösterildiği gibi, aynı doku bölümü içinde yakalanan bir çerçeve paneli analiz edilecektir.
Analiz Et'i, ardından Araçlar'ı ve ardından İlgi Alanı Yöneticisi'ni tıklatın ve her bir ilgi alanının ana hatlarını çizmek için uygun çizim aracını kullanın. Segmentlere ayrılmış çizgi aracı, asimetrik ilgi alanlarını seçmek ve arka plan etiketlemesini dışlamak için kullanışlıdır. İlgilenilen her bölgeyi seçili olduğu şekilde yöneticiye eklemek için İlgi Alanı Yöneticisi penceresinde Ekle'ye tıklayın.
Eklentiler menüsünde, protokol seçenekleri açılır penceresini açmak ve tarama sınırını gerektiği gibi sıfırlamak için Çoklu Saat Taraması'nı seçin. Çizimi standart sapma ile kontrol edin ve/veya deneysel olarak uygun olan arka plan kutularını çıkarın. Ardından, iki çıktı grafiği penceresi oluşturacak olan protokolü çalıştırmak için Tamam'a tıklayın.
Bir görüntü yığınının saat taraması analizi için, ilgilendiğiniz bir görüntü yığınını açın. Burada, hücre içi elektrot stimülasyonundan önce ve sonra görüntülenen kalsiyuma duyarlı bir floresan ile etiketlenmiş izole bir dorsal kök ganglionunun bir görüntü yığını analiz edilecektir. Görüntü yığını içinde ilgilenilen bölgeyi ana hatlarıyla belirtin.
Seçilen görüntü yığınını, az önce gösterildiği gibi ilgi alanı yöneticisine ekleyin ve protokol seçenekleri açılır penceresini açmak için Çoklu Saat Taraması'nı seçin. Tarama sınırını gerektiği gibi sıfırlayın ve çizimi standart sapma ile kontrol edin ve/veya deneysel olarak uygun olduğu şekilde arka plan kutularını çıkarın. Ardından, protokolü çalıştırmak için Tamam'a tıklayın ve iki çıkış grafiği penceresi oluşturun.
Floresan olarak işaretlenmiş nöronların bir doku bölümünün bu temsili analizinde, ilgilenilen protein için parlak sinyal aracılığıyla bir ilgi bölgesi çizildi ve ilgilenilen bölgenin merkezinden ana hatlarıyla belirtilen tarama sınırına kadar radyal piksel yoğunluğu taramalarını toplamak için standart bir saat tarama analizi yapıldı. Radyal taramalar, tarama yönündeki ilgi alanı yarıçapına göre normalleştirildi. İlgilenilen proteinin çoğunun hücrenin plazma zarında ölçüldüğünü ortaya koyan entegre bir radyo piksel yoğunluğu profili üretmek için bir ortalama.
Bu analiz için standart sapmalı çizim seçildiğinden, dikey standart sapma çizgileri, tarama kaynağından belirli bir mesafedeki tek tek radyal tarama profillerinin piksel yoğunlukları arasındaki pikselleri gösterdi. Bu analizde, az önce gösterildiği gibi, nöron dokusu örneği içindeki birden fazla ilgi alanı tarandı ve taranan her nesne için ilgi alanı yöneticisine eklendikleri sırayla entegre bir piksel yoğunluğu profili oluşturuldu. Ayrıca, seçilen her ilgi alanı için ortalama bir piksel yoğunluğu profili.
Bu nedenle, bu standart sapma çubukları, tek tek radyal taramalar yerine tek tek nesnelerin integral taramaları arasındaki değişkenliği temsil eder. Burada, hücre içi elektrot yoluyla stimülasyondan önce ve sonra farklı zamanlarda yakalanan izole bir dorsal kök ganglion nöronunun görüntü yığını analizi yapıldı. Analizin sonunda, yığın içindeki farklı görüntülerde ilgilenilen nesnenin tek tek örneklerinin tam bir piksel yoğunluğu profili ve nesnenin tüm örnekleri için ortalama bir piksel yoğunluğu profili görüntülendi.
Ayrıca, saat taranan bir görüntü yığınının standart sapma analizi, görüntü yığını boyunca integral taramalar arasındaki veri değişkenliğini gösterir. Bu videoyu izledikten sonra, saat tarama eklentilerini kullanarak piksel yoğunluklarını nasıl ölçeceğinizi iyi anlamış olmalısınız. Bu eklentileri geliştirmekteki amacımız, bu tür görüntü analizlerini her araştırmacı için ücretsiz olarak kullanılabilir hale getirmekti.
Saat tarama protokolünün biyolojik, kimyasal ve fiziksel görüntüleme uygulamaları dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere birçok araştırma alanı için kullanılacağına inanıyoruz. Bu saat tarama eklentilerini geliştirmeye ve çalıştırmaya devam ettikçe, bu araçların nasıl geliştirileceğine dair ilgili taraflardan gelen her türlü geri bildirimi ve öneriyi takdir edeceğiz.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu makale, 'Clock Scan' görüntü analizi için iki yeni ImageJ eklentisini açıklamaktadır ve orijinal Visual Basic 6 programını geliştirmektedir. Bu eklentileri, ImageJ yazılım paketi ile entegre ederek programı daha geniş bir araştırma topluluğuna erişilebilir hale getirmektedir.
Çalışmanın Ana Bileşenleri
Bilim Alanı
- Görüntü analizi
- Sinirbilim
- Yazılım geliştirme
Arka Plan
- Clock scan protokolleri, piksel yoğunluğunun hızlı karakterizasyonunu sağlar.
- Görüntü analistlerinin ilgi alanlarındaki ortalama piksel yoğunluğunu anlamalarına yardımcı olurlar.
- Teknik, tek veya birden fazla bölgenin hızlı analizini sağlar.
- ImageJ, yaygın olarak kullanılan bir ücretsiz görüntü analiz yazılımıdır.
Çalışmanın Amacı
- Gelişmiş görüntü analizi için yeni eklentiler tanıtmak.
- Araştırmacıların piksel yoğunluğunu etkili bir şekilde analiz edebilmeleri için araçlar sağlamak.
- Clock scan metodolojisine erişimi genişletmek.
Kullanılan Yöntemler
- Görüntü analizi için ImageJ yazılımının kullanımı.
- Çizim araçları kullanarak ilgi alanlarının seçimi.
- Seçilen alanlarda ortalama piksel yoğunluğunun karakterizasyonu.
- Belirli proteinler için etiketlenmiş doku bölümlerinin analizi.
Ana Sonuçlar
- Clock scan analizi için iki ImageJ eklentisinin tanıtılması.
- Orijinal program ile karşılaştırıldığında gelişmiş işlevsellik.
- Alandaki araştırmacılar için artan erişilebilirlik.
- Piksel yoğunluğu analizinde gösterilen etkinlik.
Sonuçlar
- Yeni eklentiler, görüntü analiz yeteneklerini önemli ölçüde geliştirir.
- Piksel yoğunluğunun hızlı karakterizasyonunu sağlarlar.
- Bu araçlar, sinirbilim ve ilgili alanlarda araştırmacılar için değerlidir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Quantitative image analysis is critical for early discovery and translational research, enabling precise measurement of molecular or cellular features in complex biological samples. The clock scan protocol, implemented as ImageJ plugins, provides standardized, reproducible quantification of radial pixel intensity profiles across single or multiple regions of interest. This capability supports robust data-driven decision-making at key inflection points in biopharma R&D pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective quantification of biomarker localization and distribution within defined cellular compartments.
- Supports mechanistic de-risking by providing reproducible spatial intensity profiles for candidate targets.
- Facilitates comparative analysis across experimental conditions to inform target confidence and triage.
Screening & Assay Development
- Prepares validated image-based assays for downstream screening workflows by standardizing region-of-interest analysis.
- Delivers quantitative, reproducible outputs suitable for high-content screening and compound evaluation.
- Enables batch analysis of multiple regions or image stacks, supporting scalability and platform reuse.
Translational & Preclinical Research
- Aligns image-derived quantitative endpoints with disease-relevant cellular or tissue models when supported by the biological context.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation by enabling consistent measurement of spatial biomarker dynamics.
- Supports risk-adjusted advancement decisions through robust, quantitative image analytics.
Pipeline & Workflow Integration
The clock scan protocol integrates into the discovery-to-preclinical continuum by enabling standardized, quantitative image analysis at multiple workflow stages.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification through spatial intensity profiling.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative outputs for assay readiness and compound evaluation.
- Analytics: Provides statistical outputs, including mean and standard deviation profiles, for rigorous condition comparison.
- Translational Research: Enables alignment of image-based endpoints with preclinical models when relevant.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable, open-source capability for diverse image analysis needs across R&D teams.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in image-based studies.
- Operational Value: Standardizes and scales image analysis workflows for reproducibility and efficiency.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital allocation by providing robust quantitative data.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of discovery and preclinical assets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in image analysis and familiarity with ImageJ or Fiji platforms.
- Needs access to appropriate imaging instrumentation and computational infrastructure.
- Demands cross-team standardization of region-of-interest selection and analysis parameters.
- Supports adaptation across diverse biological models and imaging modalities.
- Limited to convex-shaped or segmented regions; complex morphologies may require additional validation.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Title
0:43
Standard Clock Scan Analysis
6:28
Conclusion
4:27
Results: Representative Standard and Multi Clock Scan Analyses
2:13
Multiple Regions of Interest (ROI) Clock Scan Plugin: Multiple ROI Analysis
3:31
Multiple ROI Clock Scan Plugin: Image Stack Analysis
