Mikroglial Parametreleri Haritalama Yazılımı (MMPS): Nicel Mikroglia Morfoloji Analizi için Açık Kaynaklı, Kullanıcı Dostu Bir Araç
July 24th, 2026
Mapping Microglial Parameters Software (MMPS), kodlama uzmanlığı gerektirmeyen ve immünoflüoresans görüntülerden tek hücreli mikrogliyal morfoloji analizini yarı otomatikleştiren kullanıcı dostu bir analiz hattıdır. Kemirgenlerin lipopolisakkaridi indükleyen nöroinflamasyon modelinde doğrulanan MMPS, aktivasyonla ilişkili morfolojik değişiklikleri tekrarlanabilir şekilde tespit eder ve standart, ölçeklenebilir mikroglial fenotiplemeyi mümkün kılar.
Mikrogliya parametre eşleme yazılımı veya MMPS, iskemik inme sonrası ferroptozu mikroglial alt popülasyonları nasıl değiştirdiğini incelememizi sağlar. MMPS, mikrogliya analiz alanındaki önemli sıkıntıları çözer, zahmetli yazılım gereksinimlerini ve gerekli kodlama bilgisini atlar. Başlamak için, bilgisayarda GitHub deposunu açın ve Mapping Microglial Parameters Software veya MMPS bağımsız paketini indirin.
İndirilenler klasöründe, arşiv yardımcı programını otomatik olarak çıkarmak için sıkıştırılmış klasörü çift tıklayın. Çıkarılan MMPS uygulama simgesini çift tıklayın ve MMPS paketini doğrulamak ve açmak için klasörü seçin. Görselin klasörünü seçin ve bilgisayarın dizinine giderek proje dosyalarını bulun.
Klasör erişim izinlerini verin ve görüntü depolama dizinini seçin. Ardından, çıkış klasörünü seçin ve çıkış dizinini seçin. İşlenecek görseli seçin ve ardından görsel etiketlemesini seçin.
Görsele hayvan tanımlayıcıları ve tedavi gruplarını atayın ve girdileri kaydedin. Görselin piksel boyutunu hesaplamak için ölçü çubuğundan kalibre et'i seçin. Ölçü çubuğunun başlangıç ve bitiş noktalarını seçin ve bilinen ölçü çubuğu mesafesini mikrometre olarak girin ve uygula'ya tıklayın.
Mikroglial sinyali içeren floresan kanalını seçin. Her görsel adı yanındaki kutuyu işaretleyerek görselli işlemeye görsel seçin ve arka plan floresansı görseller arasında farklılık gösteriyorsa bunları ayrı ayrı işleyin. Görsel işleme aşamalarını karşılaştırmak için orijinal, önizleme, işlenmiş ve maske sekmelerinde gözden geçirin.
Geçerli görseli önizlemek için seçin ve ek işleme ayarlarını ayarlayın. Arka plan çıkarma için, yuvarlayan top değerini beş ila 150 piksel arasında ayarlayın. Aydınlatma artefaktlarını azaltmak için üç değerinde bir gürültü azaltma kullanın ve kenar tanımını iyileştirmek için keskinleştirme değerlerini bir ile iki arasında ayarlayın.
Görsel işleme ayarlarının optimize edilmesinden sonra, seçilen görselleri işle'yi tıklayın. Ardından, somaları seç'i seçin, tüm görseller. RGB bileşik görünümü için renk C'yi göster'e tıklayın.
Renk bozulması durumunda görüntü görünürse kanalları seçin, kullanılmayan kanalları kaldırın. RGB görünümünde kanal parlaklığını ayarlamak için görüntüle ayarlarına tıklayın. DAPI ve iyonlaşmış kalsiyum bağlayıcı adaptör molekülü bir veya IBA1 kolokalizasyonunu gösteren mikrogliya somalarını seçin.
Yanlış seçilen soma'yı silme veya silme tuşunu kullanarak kaldırın. Bir sonraki görsele geçmek için enter veya return'e basın. Soma seçimi tamamlandıktan sonra somaları tümünü dış çizgile göster'i seçin.
Her seçilen mikrogliya hücresinin soma çevresini en az sekiz çevre noktası ile çizin, hücresel süreçler hariç. Yanlış yerleştirilmiş çevre noktalarını silmek için son noktayı geri al, sil veya sil tuşunu kullanın. Her soma çevresini sonlandırmak için enter, return, çift tıklayın veya sağ tıklayın.
Soma çevresini çizimi tamamlandıktan sonra, tüm maskeleri oluştur'u tıklayın. Maske oluşturma ayarlarında, arka plan piksellerini azaltmak ve arka plan bastırmayı ve dal korunmasını dengede tutmak için minimum yoğunluğu ayarlayın. Maske kalitesini sağlamak için tüm maskeleri seç'i seçin ve en büyükten en küçüğe alanlara göre sunulan tüm maskeleri gözden geçirin.
İşlenmiş ve maske sekmelerinde işlenmiş ve maskeleri karşılaştırın. Maskeleri kabul etmek için A klavye kısayolunu kullanın. Maskeleri reddetmek için R klavye kısayolunu kullanın.
Kabul veya reddi geri almak için B'ye basın. Maske boyutlarını gezmek için klavye ok tuşlarını kullanın. Mikroglial dallanmaları doğru bir şekilde yakalayıp komşu hücreler, aşırı arka plan, görsel kenarlıkları veya ölçü çubuklarını dahil etmeyen en büyük kabul edilebilir maskeyi seçin. Çoğu yanlışsa, maskeleri farklı bir eşik değeriyle yeniden oluşturmak için tüm maskeleri temizle seçeneğini kullanın.
Sonra, kabul edilen maskeler için çeşitli parametreleri hesaplamak üzere basit özellikleri hesapla'yı seçin ve sonra tamam'a tıklayın. Ek analiz için fractalanalysisimagej.py, sholl.py ve skeletonanalysisimagej.py eklentilerini indirin.
Fraktallar ve kabuk analizleri için fractalanalysisimagej.py'yi bir Fiji eklentisi olarak açın ve çalıştırın. Ardından çıkış dizininin konumunu girin. Piksel boyutunu girin ve yalnızca en büyük maskeyi seç'i seçerek hücre başına en büyük kabul edilen maskeyi analiz etmek için.
Sholl analizi için sholl.py'yi bir Fiji eklentisi olarak açın. Çıkış dizininin konumunu, istenen piksel boyutunu ve adım boyutunu girin.
Soma yarıçapını başlangıç yarıçapı olarak kullan'ı seçin veya MMPS'den türetilmiş soma yarıçapları kullanılmazsa sabit bir soma yarıçapı değeri girin. İskelet analizi için skeletonanalysisimagej.py'yi bir Fiji eklentisi olarak açın.
İstenildiğinde maske dizininin yollarını, çıkış dizininin yollarını ve piksel boyutunu tarayın ve girin. Tama
Overview
This article introduces the Mapping Microglial Parameters Software (MMPS), an open-source platform designed for quantitative analysis of microglial morphology. MMPS addresses accessibility and usability challenges in current analysis tools by providing a user-friendly, Python-based solution compatible with immunofluorescence workflows. The software is validated using a rodent model of neuroinflammation, demonstrating its effectiveness in detecting morphological changes associated with microglial activation.
Key Study Components
Area of Science
- Neuroscience
- Immunology
- Image analysis
Background
- Microglia are central nervous system immune cells involved in tissue degradation and remodeling after neurological injury.
- Quantitative morphology analysis can distinguish microglial subpopulations and preserve in situ information.
- Existing analysis platforms often require specialized expertise or are not publicly accessible.
- There is a need for standardized, accessible tools for microglial morphology analysis.
Purpose of Study
- To develop an open-source, user-friendly software for microglial morphology analysis.
- To enable semi-automated, single-cell analysis without coding expertise.
- To validate the software using a rodent neuroinflammation model.
Methods Used
- Development of MMPS using Python 3.11.
- Integration with immunofluorescence-based imaging workflows.
- Implementation of a graphical user interface for accessible operation.
- Validation using a rodent lipopolysaccharide (LPS)-induced neuroinflammation model.
Main Results
- MMPS enables semi-automated, quantitative analysis of microglial morphology at the single-cell level.
- Microglia from LPS-treated animals showed significantly increased soma area (p < 0.01).
- Microglia from LPS-treated animals exhibited reduced cell perimeter (p < 0.05) compared to controls.
- These morphological changes are consistent with microglial activation and neuroinflammation.
Conclusions
- MMPS provides a standardized and reproducible platform for microglial morphology analysis.
- The software is accessible to users without coding expertise.
- MMPS facilitates cross-laboratory comparison and reproducibility in microglial research.
Frequently Asked Questions
Executive Industry Relevance
Quantitative microglial morphology analysis is critical for de-risking neuroinflammation targets and advancing CNS drug discovery. The Mapping Microglial Parameters Software (MMPS) enables standardized, reproducible measurement of microglial activation states, supporting predictive confidence in early discovery and translational research. Its accessibility and cross-laboratory compatibility address key bottlenecks in neuroimmune target validation and portfolio triage.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative interrogation of microglial activation in disease-relevant models.
- Supports functional target validation by distinguishing subtle morphological phenotypes.
- Facilitates mechanistic de-risking of neuroimmune pathways in CNS disorders.
- Improves predictive confidence for advancing neuroinflammation targets.
Screening & Assay Development
- Standardizes image-based microglial morphology assays for reproducible outputs.
- Prepares validated biological systems for compound screening and phenotypic profiling.
- Enables scalable, semi-automated analysis compatible with immunofluorescence workflows.
- Supports reliable quantitative evaluation of compound effects on microglial states.
Translational & Preclinical Research
- Aligns morphological readouts with translational biomarkers of neuroinflammation.
- Ensures continuity from discovery through preclinical validation in rodent models.
- Reduces risk in advancing neuroimmune assets by providing robust, quantitative endpoints.
- Supports cross-study and cross-laboratory reproducibility for regulatory submissions.
Pipeline & Workflow Integration
MMPS integrates into the discovery-to-preclinical continuum by enabling standardized, quantitative analysis of microglial morphology in immunofluorescence-based workflows.
- Discovery Biology: Provides hypothesis-driven quantification of microglial activation and morphological phenotypes.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative outputs for assay development and compound evaluation.
- Analytics: Generates statistical measurements (e.g., soma area, cell perimeter) for condition comparison and decision-making.
- Translational Research: Aligns with preclinical neuroinflammation models for biomarker continuity.
- Enterprise Reuse: Offers an open-source, user-friendly platform adaptable across CNS research programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in neuroimmune target validation.
- Operational Value: Standardizes and semi-automates morphology analysis, improving reproducibility and scalability.
- Strategic Value: Enables informed go/no-go decisions and capital-efficient advancement of CNS assets.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of neuroinflammation programs with robust quantitative endpoints.
Implementation Considerations
- Requires expertise in immunofluorescence imaging and neurobiology for optimal use.
- Needs compatible imaging instrumentation and computational infrastructure for image processing.
- Demands cross-team standardization of imaging and analysis protocols for reproducibility.
- Adaptable to various rodent neuroinflammation models and potentially other CNS disease systems.
- Dependent on image quality and parameter selection for accurate morphological quantification.