Identifizieren Sie die Abmessungen einer PA14-Platte, die die L4-Stage-Würmer enthält, indem Sie das Python-Skript extract_frame.py ausführen. Öffnen Sie dann die JPEG-Datei in ImageJ. Wählen Sie im Menü "Analysieren" und dann "Messungen festlegen" aus.
Stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen Anzeigebeschriftung aktiviert ist, und schließen Sie das Fenster. Messen Sie mit dem geraden Linienwerkzeug den Durchmesser einer Platte, indem Sie eine Linie darüber ziehen. Wählen Sie dann "Analysieren" und dann "Messen" aus dem Menü.
Wenn das Video 1080 Pixel groß ist, ist jede Platte etwa 480 Pixel breit. Geben Sie diese Informationen in den Notizblock ein, um sie später zu verwenden, und schließen Sie das Ergebnisfenster. Markieren Sie mit dem Multipoint-Werkzeug Punkte auf der oberen linken Seite jeder Platte, die zur oberen linken Ecke der zugeschnittenen Videos werden.
Markieren Sie es in der Reihenfolge, in der die Platten begonnen wurden. Nachdem Sie einen Punkt für alle Platten erstellt haben, wählen Sie "Analysieren" und dann "Messen" aus dem Menü. Messungen, die die X- und Y-Koordinaten der Punkte enthalten, werden im Ergebnisfenster angezeigt.
Um mehrere Videos zu verarbeiten, wiederholen Sie den Vorgang in ImageJ mit anderen JPEG-Dateien. Alle X- und Y-Koordinaten werden im selben Ergebnisfenster aufgelistet. Speichern Sie das Ergebnisfenster in einer CSV-Datei.
Die Datei sollte im selben Verzeichnis wie die Filmdateien gespeichert werden. Um die Startzeit für jede Platte zu finden, spielen Sie den Film entweder auf dem Computer oder dem Telefon ab und notieren Sie sich die Startzeiten jedes Plattensatzes, der unter die Kamera gelegt wird. Öffnen Sie die Ergebnisse.
CSV-Datei mit den Koordinaten und fügen Sie eine Startspalte hinzu. Geben Sie für jede Zeile, die den einzelnen Platten entspricht, die entsprechende Startzeit in Sekunden unter der Startspalte ein. Speichern Sie die Datei.
Um die Videos zuzuschneiden und zuzuschneiden, führen Sie die crop_n_trim aus. py-Skript. Wählen Sie die Ergebnisse aus.
CSV-Datei. Geben Sie die Plattenabmessungen und den zuvor notierten Pixelwert ein. Das Skript liest nun jede Zeile der Ergebnisse.
CSV-Datei, um die richtige Filmdatei zu finden, nachdem das Skript ausgeführt wurde. Es erscheint ein Ordner mit dem gleichen Namen wie der Film, gefolgt von der Startzeit, in der die dem Assay entsprechenden Videos gespeichert werden. Öffnen Sie für die manuelle Zählung jede AVI-Datei in ImageJ.
Zählen Sie die Würmer, die außerhalb des Rasens sichtbar sind, und berechnen Sie dann die Belegungsrate für jeden Zeitpunkt. Die Wildtyp-N2-Würmer verließen nach und nach den Bakterienrasen und blieben draußen, wie die Belegungsrate im Laufe der Zeit zeigte. Die Zählungen, die direkt von den Platten gemacht wurden, wurden mit den Zählungen von abgebildeten Würmern verglichen.
Die Zählungen der abgebildeten Würmer erwiesen sich als sehr genau. Wenn drei Versuche für jeden Stamm zusammen gemittelt wurden, ergaben die N2- und NPR1-Stämme eine Genauigkeit von 99,5 % bzw. 96,2 %.
