Name: Hücre-ACDC Kullanılarak Çok Boyutlu Mikroskopi Verilerinin Analizi (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-11-07T13:40:00.000+00:00
Duration: 6 min 17 s
Description: Keşfedin: Cell-ACDC yazılımı ile çok boyutlu mikroskopi verilerini analiz edin. Yapay zeka destekli segmentasyon ve hücre bölünme döngüsü takibi sağlar. Biyolojik keşifleri hızlandıran açık kaynaklı bir çözümdür.

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

<ol><li>Cuny, A. P., Schlottmann, F. P., Ewald, J. C., Pelet, S., Schmoller, K. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Live+cell+microscopy%3A+from+image+to+insight%5BTitle%5D)+AND+%22Biophys+Rev%22%5BJournal%5D)">Live cell microscopy: from image to insight.</a> Biophys Rev. 3, 021302(2022).</li>
<li>Hugelier, S., Colosi, P. L., Lakadamyali, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+single-molecule+localization+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+Rev+Biophys%22%5BJournal%5D)">Quantitative single-molecule localization microscopy.</a> Annu Rev Biophys. 52, 139-160 (2023).</li>
<li>Tavakoli, M. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Light-microscopy-based+connectomic+reconstruction+of+mammalian+brain+tissue%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Light-microscopy-based connectomic reconstruction of mammalian brain tissue.</a> Nature. 642, 398-410 (2025).</li>
<li>Seal, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cell+painting%3A+a+decade+of+discovery+and+innovation+in+cellular+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Cell painting: a decade of discovery and innovation in cellular imaging.</a> Nat Methods. 22, 254-268 (2025).</li>
<li>Robertson, M. J., Meyerowitz, J. G., Skiniotis, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Drug+discovery+in+the+era+of+cryo-electron+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+Biochem+Sci%22%5BJournal%5D)">Drug discovery in the era of cryo-electron microscopy.</a> Trends Biochem Sci. 47, 124-135 (2022).</li>
<li>Al-Refaie, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fasting+shapes+chromatin+architecture+through+an+mTOR%2FRNA+Pol+I+axis%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Cell+Biol%22%5BJournal%5D)">Fasting shapes chromatin architecture through an mTOR/RNA Pol I axis.</a> Nat Cell Biol. 26, 1903-1917 (2024).</li>
<li>Ueda, H. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tissue+clearing+and+its+applications+in+neuroscience%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Tissue clearing and its applications in neuroscience.</a> Nat Rev Neurosci. 21, 61-79 (2020).</li>
<li>Ko, J., Hyung, S., Cheong, S., Chung, Y., Li Jeon, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Revealing+the+clinical+potential+of+high-resolution+organoids%5BTitle%5D)+AND+%22Adv+Drug+Deliv+Rev%22%5BJournal%5D)">Revealing the clinical potential of high-resolution organoids.</a> Adv Drug Deliv Rev. 207, 115202(2024).</li>
<li>Vitacolonna, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+multiparametric+analysis+including+single-cell+and+subcellular+feature+assessment+reveals+differential+behavior+of+spheroid+cultures+on+distinct+ultra-low+attachment+plate+types%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Bioeng+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">A multiparametric analysis including single-cell and subcellular feature assessment reveals differential behavior of spheroid cultures on distinct ultra-low attachment plate types.</a> Front Bioeng Biotechnol. 12, 1422235(2024).</li>
<li>Qian, N., Weinstein, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spatial+transcriptomic+imaging+of+an+intact+organism+using+volumetric+DNA+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Spatial transcriptomic imaging of an intact organism using volumetric DNA microscopy.</a> Nat Biotechnol. , (2025).</li>
<li>Wallace, C. T., St. Croix, C. M., Watkins, S. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Data+management+and+archiving+in+a+large+microscopy-and-imaging%2C+multi-user+facility%3A+microscopy+and+data+management%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Reprod+Dev%22%5BJournal%5D)">Data management and archiving in a large microscopy-and-imaging, multi-user facility: microscopy and data management.</a> Mol Reprod Dev. 82, 630-634 (2015).</li>
<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, 676-682 (2012).</li>
<li>Bankhead, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((QuPath%3A+open+source+software+for+digital+pathology+image+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">QuPath: open source software for digital pathology image analysis.</a> Sci Rep. 7, 16878(2017).</li>
<li>Sofroniew, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((napari%3A+a+multi-dimensional+image+viewer+for+Python%5BTitle%5D)+AND+%22Zenodo%22%5BJournal%5D)">napari: a multi-dimensional image viewer for Python.</a> Zenodo. , (2025).</li>
<li>Padovani, F., Mairhörmann, B., Falter-Braun, P., Lengefeld, J., Schmoller, K. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Segmentation%2C+tracking+and+cell+cycle+analysis+of+live-cell+imaging+data+with+Cell-ACDC%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Biol%22%5BJournal%5D)">Segmentation, tracking and cell cycle analysis of live-cell imaging data with Cell-ACDC.</a> BMC Biol. 20, 174(2022).</li>
<li>Piñeiro López, C., Rodrigues Neves, A. R., Čavka, I., Gros, O. J., Köhler, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Segmentation+of+C.+elegans+germline+nuclei%5BTitle%5D)+AND+%22microPubl+Biol%22%5BJournal%5D)">Segmentation of C. elegans germline nuclei.</a> microPubl Biol. , (2023).</li>
<li>Ohira, M., Rhind, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((pomBseen%3A+an+automated+pipeline+for+analysis+of+fission+yeast+images%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">pomBseen: an automated pipeline for analysis of fission yeast images.</a> PLoS One. 18, e0291391(2023).</li>
<li>Goldsborough, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((InstanSeg%3A+an+embedding-based+instance+segmentation+algorithm+optimized+for+accurate%2C+efficient+and+portable+cell+segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">InstanSeg: an embedding-based instance segmentation algorithm optimized for accurate, efficient and portable cell segmentation.</a> arXiv. , (2024).</li>
<li>Pietsch, J. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Determining+growth+rates+from+bright-field+images+of+budding+cells+through+identifying+overlaps%5BTitle%5D)+AND+%22Elife%22%5BJournal%5D)">Determining growth rates from bright-field images of budding cells through identifying overlaps.</a> Elife. 12, e79812(2023).</li>
<li>Bunk, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((YeastMate%3A+neural+network-assisted+segmentation+of+mating+and+budding+events+in+Saccharomyces+cerevisiae%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">YeastMate: neural network-assisted segmentation of mating and budding events in Saccharomyces cerevisiae.</a> Bioinformatics. 38, 2667-2669 (2022).</li>
<li>Cutler, K. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Omnipose%3A+a+high-precision+morphology-independent+solution+for+bacterial+cell+segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Omnipose: a high-precision morphology-independent solution for bacterial cell segmentation.</a> Nat Methods. 19, 1438-1448 (2022).</li>
<li>Zargari, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((DeepSea+is+an+efficient+deep-learning+model+for+single-cell+segmentation+and+tracking+in+time-lapse+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Rep+Methods%22%5BJournal%5D)">DeepSea is an efficient deep-learning model for single-cell segmentation and tracking in time-lapse microscopy.</a> Cell Rep Methods. 3, 100500(2023).</li>
<li>Lugagne, J. B., Lin, H., Dunlop, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((DeLTA%3A+automated+cell+segmentation%2C+tracking%2C+and+lineage+reconstruction+using+deep+learning%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Comput+Biol%22%5BJournal%5D)">DeLTA: automated cell segmentation, tracking, and lineage reconstruction using deep learning.</a> PLoS Comput Biol. 16, e1007673(2020).</li>
<li>Kirillov, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Segment+anything%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">Segment anything.</a> arXiv. , (2023).</li>
<li>Weigert, M., Schmidt, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Nuclei+instance+segmentation+and+classification+in+histopathology+images+with+StarDist%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Int+Symp+Biomed+Imaging+Challenges+%28ISBIC%29%22%5BJournal%5D)">Nuclei instance segmentation and classification in histopathology images with StarDist.</a> IEEE Int Symp Biomed Imaging Challenges (ISBIC). , (2022).</li>
<li>Dietler, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+convolutional+neural+network+segments+yeast+microscopy+images+with+high+accuracy%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">A convolutional neural network segments yeast microscopy images with high accuracy.</a> Nat Commun. 11, 5723(2020).</li>
<li>Stringer, C., Pachitariu, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cellpose3%3A+one-click+image+restoration+for+improved+cellular+segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Cellpose3: one-click image restoration for improved cellular segmentation.</a> Nat Methods. 22, 592-599 (2025).</li>
<li>Pachitariu, M., Stringer, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cellpose+2.0%3A+how+to+train+your+own+model%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Cellpose 2.0: how to train your own model.</a> Nat Methods. 19, 1634-1641 (2022).</li>
<li>Gallusser, B., Weigert, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Trackastra%3A+transformer-based+cell+tracking+for+live-cell+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">Trackastra: transformer-based cell tracking for live-cell microscopy.</a> arXiv. , (2024).</li>
<li>Allan, D. B., Caswell, T., Keim, N. C., van der Wel, C. M., Verweij, R. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((soft-matter%2Ftrackpy%3A+v0.6.4%5BTitle%5D)+AND+%22Zenodo%22%5BJournal%5D)">soft-matter/trackpy: v0.6.4.</a> Zenodo. , (2024).</li>
<li>Ulicna, K., Vallardi, G., Charras, G., Lowe, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+deep+lineage+tree+analysis+using+a+Bayesian+single+cell+tracking+approach%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Comput+Sci%22%5BJournal%5D)">Automated deep lineage tree analysis using a Bayesian single cell tracking approach.</a> Front Comput Sci. 3, 734559(2021).</li>
<li>Doersch, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TAPIR%3A+tracking+any+point+with+per-frame+initialization+and+temporal+refinement%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">TAPIR: tracking any point with per-frame initialization and temporal refinement.</a> arXiv. , (2023).</li>
<li>Zargari, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((DeepSea+is+an+efficient+deep-learning+model+for+single-cell+segmentation+and+tracking+in+time-lapse+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Rep+Methods%22%5BJournal%5D)">DeepSea is an efficient deep-learning model for single-cell segmentation and tracking in time-lapse microscopy.</a> Cell Rep Methods. 3, 100500(2023).</li>
<li>O'Connor, O. M., Alnahhas, R. N., Lugagne, J. B., Dunlop, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((DeLTA+2.0%3A+a+deep+learning+pipeline+for+quantifying+single-cell+spatial+and+temporal+dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Comput+Biol%22%5BJournal%5D)">DeLTA 2.0: a deep learning pipeline for quantifying single-cell spatial and temporal dynamics.</a> PLoS Comput Biol. 18, e1009797(2022).</li>
<li>Chatzitheodoridou, D., Bureik, D., Padovani, F., Nadimpalli, K. V., Schmoller, K. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Decoupled+transcript+and+protein+concentrations+ensure+histone+homeostasis+in+different+nutrients%5BTitle%5D)+AND+%22EMBO+J%22%5BJournal%5D)">Decoupled transcript and protein concentrations ensure histone homeostasis in different nutrients.</a> EMBO J. 43, 5141-5168 (2024).</li>
<li>Schmoller, K. M., Turner, J. J., Kõivomägi, M., Skotheim, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dilution+of+the+cell+cycle+inhibitor+Whi5+controls+budding-yeast+cell+size%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Dilution of the cell cycle inhibitor Whi5 controls budding-yeast cell size.</a> Nature. 526, 268-272 (2015).</li>
<li>Moore, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((OME-Zarr%3A+a+cloud-optimized+bioimaging+file+format+with+international+community+support%5BTitle%5D)+AND+%22Histochem+Cell+Biol%22%5BJournal%5D)">OME-Zarr: a cloud-optimized bioimaging file format with international community support.</a> Histochem Cell Biol. 160, 223-251 (2023).</li>
<li>Seshadri, A., Badrinarayanan, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Exonuclease+action+of+replicative+polymerase+gamma+drives+damage-induced+mitochondrial+DNA+clearance%5BTitle%5D)+AND+%22EMBO+Rep%22%5BJournal%5D)">Exonuclease action of replicative polymerase gamma drives damage-induced mitochondrial DNA clearance.</a> EMBO Rep. 26, 1385-1405 (2025).</li>
<li>Dengler, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((When+mitochondria+fall+apart%3A+unbalanced+mitochondrial+segregation+triggers+loss+of+mtDNA+in+the+absence+of+mitochondrial+fusion%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">When mitochondria fall apart: unbalanced mitochondrial segregation triggers loss of mtDNA in the absence of mitochondrial fusion.</a> bioRxiv. , (2025).</li>
<li>Xiao, J., Turner, J. J., Kõivomägi, M., Skotheim, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Whi5+hypo-+and+hyper-phosphorylation+dynamics+control+cell-cycle+entry+and+progression%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Biol%22%5BJournal%5D)">Whi5 hypo- and hyper-phosphorylation dynamics control cell-cycle entry and progression.</a> Curr Biol. 34, 2434-2447.e5 (2024).</li>
<li>Roussou, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Real-time+assessment+of+mitochondrial+DNA+heteroplasmy+dynamics+at+the+single-cell+level%5BTitle%5D)+AND+%22EMBO+J%22%5BJournal%5D)">Real-time assessment of mitochondrial DNA heteroplasmy dynamics at the single-cell level.</a> EMBO J. 43, 5340-5359 (2024).</li>
<li>Padovani, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SpotMAX%3A+a+generalist+framework+for+multi-dimensional+automatic+spot+detection+and+quantification%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">SpotMAX: a generalist framework for multi-dimensional automatic spot detection and quantification.</a> bioRxiv. , (2024).</li>
<li>Lanz, M. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genome+dilution+by+cell+growth+drives+starvation-like+proteome+remodeling+in+mammalian+and+yeast+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Struct+Mol+Biol%22%5BJournal%5D)">Genome dilution by cell growth drives starvation-like proteome remodeling in mammalian and yeast cells.</a> Nat Struct Mol Biol. 31, 1859-1871 (2024).</li>
<li>Kukhtevich, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+origin+of+septin+ring+size+control+in+budding+yeast%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">The origin of septin ring size control in budding yeast.</a> bioRxiv. , (2024).</li>
<li>Chadha, Y., Kukhtevich, I. V., Padovani, F., Schneider, R., Schmoller, K. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+imaging+reveals+a+key+role+of+Bck2+in+budding+yeast+cell+size+adaptation+to+nutrient+challenges%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">Single-cell imaging reveals a key role of Bck2 in budding yeast cell size adaptation to nutrient challenges.</a> bioRxiv. , (2024).</li>
<li>Seel, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Regulation+with+cell+size+ensures+mitochondrial+DNA+homeostasis+during+cell+growth%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Struct+Mol+Biol%22%5BJournal%5D)">Regulation with cell size ensures mitochondrial DNA homeostasis during cell growth.</a> Nat Struct Mol Biol. 30, 1549-1560 (2023).</li>
<li>Schuh, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Altered+expression+response+upon+repeated+gene+repression+in+single+yeast+cells%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Comput+Biol%22%5BJournal%5D)">Altered expression response upon repeated gene repression in single yeast cells.</a> PLoS Comput Biol. 18, e1010640(2022).</li>
<li>Kukhtevich, I. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+RNA+imaging+in+single+live+cells+reveals+age-dependent+asymmetric+inheritance%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Rep%22%5BJournal%5D)">Quantitative RNA imaging in single live cells reveals age-dependent asymmetric inheritance.</a> Cell Rep. 41 (7), 111656(2022).</li>
<li>Freitag, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-molecule+experiments+reveal+the+elbow+as+an+essential+folding+guide+in+SMC+coiled-coil+arms%5BTitle%5D)+AND+%22Biophys+J%22%5BJournal%5D)">Single-molecule experiments reveal the elbow as an essential folding guide in SMC coiled-coil arms.</a> Biophys J. 121, 4702-4713 (2022).</li>
<li>Sugawara, K., Çevrim, Ç, Averof, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tracking+cell+lineages+in+3D+by+incremental+deep+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Elife%22%5BJournal%5D)">Tracking cell lineages in 3D by incremental deep learning.</a> Elife. 11, e69380(2022).</li>
<li>Ershov, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TrackMate+7%3A+integrating+state-of-the-art+segmentation+algorithms+into+tracking+pipelines%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">TrackMate 7: integrating state-of-the-art segmentation algorithms into tracking pipelines.</a> Nat Methods. 19, 829-832 (2022).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>BEBEK</td><td>Julian Pietsch</td><td>10.7554/eLife.79812</td><td>Segmentasyon ve takip yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>Bayes takip cihazı</td><td>Kristina Ulicna</td><td>10.3389/fcomp.2021.734559</td><td>Takip yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>Cell-ACDC</td><td>Francesco Padovani</td><td>10.1186/s12915-022-01372-6</td><td>Yazılım</td></tr><tr><td>Cellpose germline çekirdekleri</td><td>Cristina Pi&ntilde; eiro L&oacute; pez / Ana Rita Rodrigues Neves / Ivana <img alt="Denklem 1" src="/files/ftp_upload/68954/68954eq1.jpg" style="margin: auto; "/>avka</td><td>10.17912/MICROPUB. BİYOLOJI.001062</td><td>Segmentasyon yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>Cellpose sürüm 2</td><td>Carsen Stringer</td><td>10.1038/s41592-020-01018-x</td><td>Segmentasyon yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>Cellpose sürüm 3</td><td>Carsen Stringer</td><td>10.1038/s41592-025-02595-5</td><td>Segmentasyon yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>Cellpose sürüm 4 (Cellpose-SAM)</td><td>Marius&nbsp; Pachitariu</td><td>10.1101/2025.04.28.651001</td><td>Segmentasyon yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>Bilgisayar</td><td>-</td><td>-</td><td>Aşağıda önerilen özelliklere bakınız</td></tr><tr><td>Bilgisayar - CPU</td><td>Herhangi</td><td>-</td><td>Önerilen minimum 4 çekirdek, 2.5Ghz&nbsp;</td></tr><tr><td>Bilgisayar - GPU</td><td>Nvidia (preferred)&nbsp;</td><td>-</td><td>(İsteğe bağlı) Önerilen minimum 8GB VRAM</td></tr><tr><td>Bilgisayar - Sabit disk alanı</td><td>Herhangi</td><td>-</td><td>4GB + 3 x mikroskopi dosya boyutu</td></tr><tr><td>Bilgisayar - İşletim Sistemi</td><td>Microsoft, Apple, diğerleri</td><td>-</td><td>Windows, MacOS ve Linux desteklenmektedir</td></tr><tr><td>Bilgisayar - RAM</td><td>Herhangi</td><td>-</td><td>3 x dosya boyutu, tek pozisyon, minimum 16GB</td></tr><tr><td>DeepSea</td><td>Abolfazl&nbsp; Zargari</td><td>10.1016/j.crmeth.2023.100500</td><td>Segmentasyon ve takip yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>DeLTA&nbsp;</td><td>Jean-Baptiste Lugagne / Owen M. O' Connor</td><td>10.1101/720615 / 10.1371/journal.pcbi.1009797</td><td>Segmentasyon ve takip yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>InstanSeg</td><td>Thibaut Goldsborough</td><td>10.48550/arXiv.2408.15954</td><td>Segmentasyon yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>Miniforge</td><td>Conda-Forge</td><td>-</td><td>Miniforge web sitesinden kurulumu indirmek için bağlantı: https://conda-forge.org/download/</td></tr><tr><td>Omnipose</td><td>Kevin Cutler</td><td>10.1038/s41592-022-01639-4</td><td>Segmentasyon yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>pomBseen</td><td>Makoto Ohira</td><td>10.1371/journal.pone.0291391</td><td>Segmentasyon yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>SAM (Segment Anything Modeli)</td><td>Alexander Kirillov</td><td>10.48550/arXiv.2304.02643</td><td>Segmentasyon yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>StarDist</td><td>Uwe Schmidt / Martin Weigert</td><td>10.1007/978-3-030-00934-2_30 / 10.1109/WACV45572.2020.9093435 / 10.1109/ISBIC56247.2022.9854534</td><td>Segmentasyon yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>TAPİR</td><td>Carl Doersch</td><td>10.48550/arXiv.2306.08637</td><td>Takip yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>Trackastra</td><td>Benjamin Gallusser</td><td>https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.1570</td><td>Takip yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>Trackpy</td><td>Daniel Allan</td><td>10.5281/zenodo.1213240</td><td>Takip yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>Maya Matı</td><td>David Bunk</td><td>10.1093/bioinformatics/btac107</td><td>Segmentasyon yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr><tr><td>Evet</td><td>Nicola Dietler</td><td>10.1038/s41467-020-19557-4</td><td>Segmentasyon ve takip yazılımı isteğe bağlı olarak Cell-ACDC ile otomatik olarak kurulabilir</td></tr></tbody></table>

hücre-acdc kullanılarak Çok boyutlu mikroskopi verilerinin analizi

Analysis of Multidimensional Microscopy Data Using Cell-ACDC

Hücre-ACDC Kullanılarak Çok Boyutlu Mikroskopi Verilerinin Analizi

Recent advances in quantitative microscopy for the life sciences have enabled experimental biologists to probe cells with unprecedented resolution and ...

analysis-of-multidimensional-microscopy-data-using-cell-acdc

Research

JoVE Journal

Biology

Biyoloji

Hücresel mimarili normale Yapıştırıcı micropatterns, ilaç etkileri algılama duyarlılığını artırmak, tekrarlanabilirlik geliştirmek ve otomatik görüntü elde edilmesi ve analizi basitleştirmek için kullanılabilir. Bu teknoloji, geleneksel hücre kültürleri destekleyen üzerinde gerçekleştirilen ve dolayısıyla aşırı hücre-hücre değişkenlik muzdarip ilaç / siRNA tarama testleri, fayda sağlayacaktır.

İlaç Etkisi Micropatterned Hücreler Geliştirilmiş Görselleştirme ve Kantitatif Analiz

Biz tek hücrelerin üç boyutlu konfokal floresans alınan tanımsız bir şekil morfolojisi değişiklikleri ölçmek için Imaris Nörobilim, ImarisXT ve MATLAB kullanan bir yazılım platformu geliştirdi. Bu yeni yaklaşım, reseptör aktivasyonunu takiben hücre şekli değişiklikleri ölçmek için kullanılır ve bu nedenle ilaç keşfi için olası ek bir araç temsil edilebilir.

Üç boyutlu Floresans Images Hücresel Morfoloji Değişiklikleri rakamlarla Analitik Aracı

Floresan işaretli hücrelerin çoğaltılmış görüntü tabanlı analiz sağlayan esnek bir bilişim iş akışı sundu. iş akışı nükleer ve sitoplazmik belirteçleri rakamlarla ve bu bölmeleri arasındaki işaretleyici translokasyonu hesaplar. Prosedürler 96 oyuklu formatta indirek immunofloresan ile işaret tespiti için siRNA ve güvenilir bir yöntem kullanarak hücrelerin pertürbasyon verilmiştir.

Yüksek içerik, Open Source Software tarafından desteklenen Evrensel Mikroskop Verilerden Floresan Göstergeler, Bireysel Hücre Niceleme için iş akışı

Hücre farklılaşması, iki matris bileşimi ve substrat malzeme özellikleri de dahil olmak üzere mikro-çevresel faktörlerin, bir ana bilgisayar tarafından kontrol edilir. Biz burada hücre farklılaşması ve microenvironmental bağlamında bir fonksiyonu olarak biyomekanik hücre substrat etkileşimleri hem değerlendirmek için çekiş kuvvet mikroskobu ile birlikte hücre mikrodiziler kullanan bir tekniği açıklar.

Hücre farklılaşması ve Çekiş Kuvvetleri Korelatif Analizi için Yüksek verim Hücre Mikroarray Platformu

Bu makale, hücreye nüfuz eden floresan muhabir molekülleri olan canlı yapışık hücrelerde, mitokondriyal membran potansiyeli ve morfolojisinin yanı sıra mitokondriyal morfofonksiyon olarak da adlandırılan, hücre içi ROS seviyelerinin aynı anda ölçülmesi için yüksek içerikli bir mikroskopi iş akışını sunuyor. 5- (ve- 6) -klorometil-2 ', 7'-diklorodihidrofloresan diasetat, asetil ester (CM-H2 DCFDA) ve tetrametilrhodamin metilester (TMRM).

Yüksek İçerikli Mikroskopi Kullanılarak Hücresel Redoks Profillemesi

Bu makalede, bir Multiplexed yapay hücresel MicroEnvironment (MACME) dizi taklit eden vivo içinde hücresel microenvironments fiziksel ve kimyasal yüksek üretilen iş manipülasyonu ipuçları ve için hazırlamak için ayrıntılı metodolojisi insan pluripotent kök hücreler (hPSCs) için en iyi hücresel ortam tek hücreli profil oluşturma ile tanımlayın.

Çoğaltılmış yapay hücresel MicroEnvironment dizi imalatı

Burada sunulan yöntem, memeliyle ilgili kültürlerin içinde uzamsal organizasyon ortaya çıkarmak için nicel görüntüleme ile birlikte micropatterning kullanır. Teknik standart bir hücre biyoloji laboratuarında kurmak kolaydır ve in vitro desen çalışması için bir uysal sistemi sunar.

Meme hücrelerinin Mikrodesenler ve nicel görüntüleme kullanarak acil uzamsal organizasyonu haritalama

Burada, üç boyutlu bir alanda dağıtılan her canlı hücreden doğuştan gelen hücresel floresan imzalarının (yani hücresel otofluoresans) optik olarak çıkarılması ve kataloglanması için bir protokol sunulmaktadır. Bu yöntem, bakteri, mantar, maya, bitki ve hayvanlardan gelen hücreler de dahil olmak üzere çeşitli biyolojik sistemlerin doğuştan gelen floresan imzasını tek hücreli çözünürlükte incelemek için uygundur.

Tek Hücreli Doğuştan Gelen Floresan İmzalarının Konfokal Mikroskopi ile Yeniden Yapılandırılması

Hücre sayımlarını tanımlamak için genelleştirilebilir alan tabanlı görüntü analizi yaklaşımını kullanan bir yöntem sunuyoruz. Farklı hücre popülasyonlarının analizi, uyarlanabilir bir algoritma içinde farklı hücre tipleri arasındaki önemli hücre yüksekliği ve yapı farklılıklarından yararlandı.

Makrofaj-fibroblast Kokültürlerinin Nicelleştirilmesi için Alan Tabanlı Görüntü Analiz Algoritması

Hücresel Sinyalleri Analiz Etmek için Bütünleştirici Araç Seti (iTACS) platformu, bağlı hücrelerdeki çok çeşitli kimyasal ve mekanik sinyalleri aynı anda ölçme işlemini otomatikleştirir. iTACS, topluluk odaklı gelişimi kolaylaştırmak ve araştırmacıların eğitim geçmişlerine bakılmaksızın tüm platform özelliklerini kullanmalarını sağlamak için tasarlanmıştır.

Hücresel Sinyalleri Analiz Etmek için Bütünleştirici Araç Seti: Kuvvetler, Hareket, Morfoloji ve Floresan

Diferansiyel dinamik mikroskopi (DDM), dinamik ışık saçılması ve mikroskopi özelliklerini birleştirir. Burada, vimentin ağlarındaki parçacıkların subdifüzyon ve kafesli dinamiklerini ve aktif miyozin güdümlü aktin-mikrotübül kompozitlerinin balistik hareketini ölçerek yeniden yapılandırılmış sitoiskelet ağlarını karakterize etmek için DDM'yi kullanma süreci sunulmaktadır.

Diferansiyel Dinamik Mikroskopi Kullanarak Sitoiskelet Dinamiğinin Ölçülmesi

Keşfedin: Cell-ACDC yazılımı ile çok boyutlu mikroskopi verilerini analiz edin. Yapay zeka destekli segmentasyon ve hücre bölünme döngüsü takibi sağlar. Biyolojik keşifleri hızlandıran açık kaynaklı bir çözümdür.

Hücre-ACDC Kullanılarak Çok Boyutlu Mikroskopi Verilerinin Analizi

Daha fazla video keşfet