SOAは、複雑な2Dラインネットワークの画像から重要な形態情報の識別、セグメンテーション、抽出を行うための、ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えた自動化ツールです。作業プロセスはシンプルで直感的で、データはすぐに簡単に取得されます。また、SOAは適応性と柔軟性があるため、他のアプリケーションに対応して分析能力を拡張することができます。

SOAは、非神経細胞のネットワーク、細胞骨格によって生成される複雑な構造、ナノチューブのような非生物学的ネットワークなど、他のタイプの2Dネットワークの分析に使用できます。Web ページを開き、SOA を見つけます。zip zipzipフォルダー、ダブルクリックでzipファイルをダウンロードします。

右クリックして、抽出ファイルを選択して、フォルダーを解凍します。抽出されたファイルのパスを表示する宛先アドレステキストボックスに表示されるオプションウィンドウで、抽出パスを確認します。次に、抽出したSOAファイルを開き、SOA.exeをダブルクリックします。

黒いウィンドウが開くのを待ち、その後にアプリケーションが表示されます。SOA ビューアのアップロード メニュー バーで、[ファイルを選択] を選択し、コンピュータ ファイルからイメージを選択してクリックします。[開く] をクリックしてファイルのパスを確認し、[次へ] をクリックします。

エッジのセグメンテーション最適化の場合は、しきい値を選択して数値を入力して、表示のしきい値を調整します。マージ ラインで、マージする最小距離を選択して数値を入力し、マージする最小角度を選択して、表示の最小角度を選択して、表示の最小角度を調整します。次に、プレビューセグメンテーションイメージを作成し、パラメータを変更してセグメントを最大限に識別します。

プロパティを変更する必要がある場合は、[ウィンドウを閉じる] ボタンをクリックし、マージする最小距離と角度でしきい値を調整します。出力ファイルを作成するには、[大丈夫]を押して、分析グラフのセグメンテーション画像を視覚化します。表示されるウィンドウで、xlsx ファイルを保存する場所を選択します。

ファイル名を挿入し、[保存] を選択して、データが含まれる xlsx ファイルが作成されて保存されるのを待ちます。前に定義したビュー間を移動するには、進むボタンと戻るボタンを使用します。ズームボタンを押してパンとズームを有効にし、マウスを目的の位置に移動します。

次に、マウスの左ボタンを押したまま新しい位置にドラッグして図形をパンします。マウス ボタンを離すと、イメージ内の選択したポイントが新しい位置に表示されます。X キーまたは Y キーを押したままにして、軸の動きを制限します。

ズームするには、マウスの右ボタンを押したまま、新しい場所にドラッグします。右に移動して X 軸を拡大表示し、左に移動して X 軸を縮小します。上下の動きで y 軸に対して同じことを行います。

ズームする場合、マウスの下の点は静止したままで、そのポイントの周囲を拡大または縮小できます。モディファイヤ キー(X、Y、コントロール)を使用して、ズームをそれぞれ X、Y、またはアスペクト比に制限します。長方形にズームモードを有効にするには、長方形にズームボタンをクリックします。

イメージの上にカーソルを置き、マウスの左ボタンを押します。ボタンを押したまま新しい位置にマウスをドラッグして、矩形領域を定義します。サブプロット構成ツールを使用して、サブプロットの外観を設定します。

ファイル保存ダイアログを開くには、保存ボタンをクリックして、ファイルを適切な形式で保存します。典型的なSOAワークフローは、蛍光抗MAP2抗体で標識された樹状ネットワークの代表的な2D画像に適用されます。SOAのGUIは、セグメント化された画像に対する元の画像の比較を可能にし、セグメンテーション設定の変更の影響をリアルタイムで監視します。

樹状枝は、平行で非平行に成長すると分類されます。分析が完了すると、テストされた範囲内の平行分岐の数が抽出され、周波数グラフにプロットされます。樹状枝間の平行成長の程度がランダムか方向のどちらであるかを理解するために、このグラフの結果は、培養中の樹状枝のそれと同じ数の線のランダム成長のシミュレーションから抽出されたものと比較される。

SOA は、平行分岐間の距離、平行分岐と非平行樹状枝の長さ、およびそれらの平均長さを測定します。優先的な成長方向が存在するかどうかを判断するために、SOAは樹状枝の成長角の分布ヒストグラムを表示し、各群の好ましい成長方向および特定の樹状枝を迅速に同定することを可能にする。SOA出力は、より詳細で複雑な解析を実行するツールのデータベースとして使用できます。