Automatically Extracting the Bradford Assay Data Recorded with a Smartphone

スマートフォンのカメラで撮影したマイクロプレートの画像からBradford Assayのデータを抽出するには、ソフトウェアイメージJとReadPlateプラグインをテキストファイルとしてダウンロードします。画像Jを開いた後、プラグイン、インストールの順にクリックし、ダウンロードしたReadPlateプラグインのテキストファイルを選択します。[分析]をクリックしてから[測定値の設定]をクリックして、面積、標準偏差、最小および最大グレー値、平均グレー値、モーダルグレー値のオプションをオンにして、測定パラメータを設定します。

ウィンドウの下部で、[リダイレクト] を [なし] に設定し、[小数点以下の桁数] を 0 から 9 を 3 に設定します。[ファイル] に移動します。[開く]をクリックし、スマートフォンで撮影したマイクロプレートの写真を選択します。

[プラグイン]、[ReadPlate]の順に移動します。指示を読み、[OK] をクリックします。[ウェルの数] で [96] を選択します。プラグインによって自動的に読み込まれる長方形の選択ツールを使用して、A1ウェルの中央から始まり、H12ウェルの中央で終わる長方形を作成し、「OK」をクリックします。青チャンネルを選択し、「OK」をクリックします。次に、[OK]をクリックしてデフォルトのパラメータを確認します。ソフトウェアが各ウェル内の領域を描写しているかどうか、および選択した領域が異常な影や反射で領域を覆っていないかどうかを確認します。

チェックしたら、[OK]をクリックします。緑チャンネルで同じことを繰り返す前に、結果を保存します。青と緑の比率は、各色のモードを使用して計算します。マイクロプレートの写真から自動的に得られたRGBカラーデータは、BSA標準の青色の値の増加と赤と緑の値の減少を示しました。

さらに、画像から抽出されたカラーデータは、450ナノメートルと590ナノメートルで記録された吸光度の測定値を正確に反映しています。抽出したカラーデータで得られた検量線は、シグナルとBSA濃度の関係を示し、予想通り線形であることがわかりました。サンプルの希釈とシグナルの間には、吸光度の読み取り値と 2 つの異なるタンパク質サンプルの抽出されたカラーデータの両方について、線形関係が得られました。

どちらのタンパク質サンプルでも、一部の希釈液が検量線の直線範囲内にありませんでした。ただし、これらの点を無視した後、両方のサンプルのRGBデータを使用して計算されたタンパク質レベルは、吸光度の読み取り値を使用して計算されたタンパク質レベルと一致しました。