Name: clock scan protocol for image analysis: imagej plugins
Uploaded: 2017-06-19T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 19 s
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Fuji ImageJ Clock Scan 플러그인 버전을 우리와 공유하고이 프로그램 버전을 개발하도록 고무시켜 준 Tanja Maritzen 박사와 Fabian Feutlinske 박사 (Leibniz Institute of Molecular Pharmacology, Berlin, Germany)에게 감사드립니다. 우리는 또한 플 뢰즈 멜 처 박사 (Max Plck Institute for Infection Biology) 림프구 개발 부서 (Department of Fritz Melchers)에게 플러그인 테스트 및 개선 목적으로 그의 부서의 데이터베이스에서 이미지를 사용하는 것에 대한 허락감에 감사드립니다. 지원 : Translational Neurosciences 센터; NIH 교부금 : P30-GM110702-03.

1. 소프트웨어 설치 <ol><li> 번들로 제공되는 Java 및 ImageJ 또는 Fiji ImageJ의 최신 버전을 각 웹 사이트에 권장대로 설치하십시오 (해당 웹 사이트 링크는 자료 표 참조). 아래 텍스트에서 두 프로그램을 모두 &quot;ImageJ&quot;라고합니다. </li><li> Materials 테이블에 제공된 링크를 사용하여 &quot;Clock_Scan-1.0.1. jar&quot;및 &quot;Multi_Clock_Scan-1.0.1.jar&quot;플러그인 파일을 복사하여 ImageJ 플러그인 디렉토리에 붙여 넣으십시오. 또는 &quot;플러그인 | 플러그인 설치&quot;메뉴 옵션을 사용하여 파일을 컴퓨터 하드 드라이브에 저장 한 후에 설치하십시오. </li></ol> 2. 클록 스캔 분석 <ol><li> 표준 클럭 스캔 플러그인 ( 그림 1 ) : <ol><li> ImageJ &quot;File | Open&quot;메뉴 명령을 사용하여 관심있는 이미지를 엽니 다. </li><li> &#39;다각형&#39;도구 또는 &#39;세그먼트 선 선택&#39;을 클릭하십시오.도구를 선택한 다음 이미지 위에 그려 전체 ROI 또는이 영역의 세그먼트를 윤곽으로 나타냅니다. 다각형 선택의 예는 그림 1A 를 참조하십시오 (내부 파선 테두리). 참고 : 소프트웨어에서 사용할 수있는 기타 선택 도구 (직사각형, 타원형 및 프리 핸드 라인 선택)도 사용할 수 있습니다. </li><li> 메뉴에서 &quot;Plugins | Clock Scan&quot;을 선택하여 표준 클럭 스캔 프로토콜 팝업 옵션 창을 엽니 다. 이 명령은 개요가 자동으로 추가 된 ROI 관리자 창을 엽니 다. </li><li> 플러그인 옵션 창을 사용하여 다음을 수행하십시오. <ol><li> 스크롤 막대를 사용하거나 해당 입력 상자의 값을 변경하여 ROI 센터의 X 및 Y 좌표 (물리적으로 매스 센터의 좌표로 자동 계산 됨)를 검토하고 변경하십시오. 그림 1B 참조. </li><li> 객체의 바깥 쪽 배경 영역의 양에 따라스캔으로 덮히려면 &quot;스캔 제한&quot;스크롤 막대를 사용하여 스캔 제한을 조정하십시오. 그림 1A를 참조하십시오. 참고 : 스캔 제한은 주어진 방향에서 개체의 경계를 넘어서 스캔이 진행되어야하는 거리를 나타내는 분수입니다. 기본값은 스캔 길이가 스캔 방향의 오브젝트 반경보다 20 % 길다는 것을 나타내는 1.20입니다. 도 1a , 바깥 쪽 점선 참조). </li><li> &quot;실제 반지름&quot;, &quot;배경 빼기&quot;, &quot;극좌표 변환&quot;및 / 또는 &quot;표준 편차가있는 플롯&quot;확인란을 사용하여 플러그인의 출력을 수정하십시오. </li><li> &quot;확인&quot;을 클릭하여 플러그인을 실행하십시오. 그림 1 C-H를 참조하십시오. 참고 : &quot;표준 편차&quot;및 &quot;극좌표 변환&quot;또는 &quot;실제 반경&quot;및 &quot;극좌표 변환&quot;을 사용하는 프로토콜 출력의 예(SD) 값은 대상의 방사형 픽셀 강도 스캔 사이의 차이를 나타냅니다. 또한 &quot;ROI 선택&quot;에 유의하십시오. 또한 &quot;ROI&quot;선택 사항은 그림 1C 및 1D 와 그림 1E 및 1F 에 각각 표시됩니다. 픽셀 단위로 측정 된 ROI 개요 길이에 대한 정보를 표시하는 플러그인 창에서 &quot;길이&quot;행을 선택합니다. </li></ol></li><li> 생성 된 &quot;Clock Scan Profile Plot&quot;에서 &quot;List&quot;명령을 사용하여 그레이 스케일 이미지의 X, Y 열 두 개와 RGB 이미지의 X 및 Y 열 데이터에 표시된 값을 플롯합니다.이 중 Y0, Y1, Y2 및 Y3 열은 정수 및 개별 (빨강, 녹색 및 파랑) 색상 채널 픽셀 강도 값으로 채워집니다. </li></ol></li><li> 다중 ROI 클록 스캔 플러그인 - 다중 ROI ( <strongclass = &quot;xfig&quot;&gt; 그림 2 ) : <ol><li> ROI가 여러 개인 이미지를 엽니 다. </li><li> &quot;Analyze | Tools | ROI Manager&quot;를 클릭하여 ROI 관리자를 엽니 다. </li><li> 순차적으로 개요 (단계 2.1.2 참조)하고 ROI 관리자 창에서 &quot;추가&quot;를 클릭하여 ROI 관리자에 각 ROI를 추가하십시오. 이미지 내의 모든 ROI에 대해이 작업을 수행하십시오. ROI 메트릭이 중요한 경우 &quot;Analyze | Measure&quot;명령을 사용하십시오. <ol><li> 다중 분할 라인 선택의 예는 그림 2A 를, 다중 다각형 선택의 예는 그림 2E를 참조 하십시오. </li></ol></li><li> &quot;Plugins&quot;메뉴에서 &quot;Multi Clock Scan&quot;을 선택하여 프로토콜 옵션 팝업 창을 엽니 다. </li><li> 프로토콜 옵션 창을 사용하여 다음을 수행하십시오. <ol><li> 필요한 경우 단계 2.1.4.2에 따라 스캔 제한을 재설정하십시오. 기본값은 1.20입니다. </li><li> 필요한 경우 opt를 선택하십시오.표준 편차로 플롯 (Plot with Standard Deviation) &quot;상자를 선택하여 SD 막대를 사용하여 평균 클록 스캔 프로파일을 플롯합니다. 그림 2 C 와 D를 참조하십시오. 참고 : 계산 된 SD 값은 서로 다른 물체의 적분 클럭 스캔 프로파일 간의 편차를 나타냅니다. 또한 플러그인 창에서 &quot;선택한 ROI 수&quot;에 대한 정보가 표시된 행을 기록하십시오. </li><li> &quot;확인&quot;을 클릭하여 프로토콜을 실행하십시오. </li></ol></li><li> 생성 된 &quot;Clock Scan Profile Plot&quot;에서 &quot;List&quot;명령을 사용하여 &quot;Plot Values&quot;창에 표시된 값을 플로팅하십시오. 컬러 채널 별 열 지정에 대해서는 &quot;멀티 클록 스캔 프로파일 플롯&quot;창 범례를 참조하십시오. </li><li> ROI에는 번호가 매겨지고 주어진 컬러 채널에 대한 클록 스캔 프로파일은 ROI가 윤곽이 그어지고 ROI 관리자에 추가 된 순서와 동일한 순서로 그려집니다. </li></ol></li><li> 멀ROI 클럭 스캔 플러그인 - 이미지 스택 작업 ( 그림 3 ) : <ol><li> 관심있는 이미지 스택을 엽니 다. </li><li> &quot;Analyze | Tools | ROI Manager&quot;를 클릭하여 ROI 관리자를 엽니 다. </li><li> 스택 내의 이미지의 ROI를 요약하고 2.1.2 및 2.2.3 단계에서 설명한대로 ROI 관리자에 추가하십시오. ROI 메트릭에 관심이 있다면 &quot;Analyze | Measure&quot;명령을 사용하십시오. </li><li> &quot;Plugins&quot;메뉴에서 &quot;Multi Clock Scan&quot;을 선택하여 프로토콜 옵션 팝업 창을 엽니 다. </li><li> 프로토콜 옵션 창을 사용하여 다음을 수행하십시오. <ol><li> 단계 2.1.4.2에서 설명한대로 스캔 제한을 재설정하십시오. 기본값은 1.20입니다. </li><li> &#39;표준 편차로 플롯 (Plot with Standard Deviation)&#39;상자를 선택하여 SD 막대가있는 평균 시계 스캔 프로파일을 플롯하는 옵션을 선택하십시오. 참고 : 계산 된 SD 값은 이미지 sta에서 선택한 오브젝트의 서로 다른 인스턴스 간 차이를 나타냅니다ck. 또한, &quot;스택의 이미지 수&quot;에 대한 정보를 표시하는 플러그인 창에서 라인을 주목하십시오. </li><li> &quot;확인&quot;을 클릭하여 프로토콜을 실행하십시오. </li></ol></li><li> &quot;Clock Scan Profile Plot&quot;창에서 &quot;Plot Values&quot;창에 표시된 값을 플롯하려면 &quot;List&quot;를 클릭하십시오. 여기서 Y 열 번호는 스택 내의 이미지 위치를 나타냅니다 (1). </li></ol></li></ol>

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	<li>Dobretsov, M., Romanovsky, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term="Clock-scan"+protocol+for+image+analysis.">"Clock-scan" protocol for image analysis.</a> Am J Physiol Cell Physiol. 291, 869-879 (2006).</li><li>Feutlinske, F., Browarski, M., Ku, M. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stonin1+mediates+endocytosis+of+the+proteoglycan+NG2+and+regulates+focal+adhesion+dynamics+and+cell+motility.">Stonin1 mediates endocytosis of the proteoglycan NG2 and regulates focal adhesion dynamics and cell motility.</a> Nat Commun. 6, 8535 (2015).</li><li>Schneider, C. A., Rasband, W. S., Eliceiri, K. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=NIH+Image+to+ImageJ:+25+years+of+image+analysis.">NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis.</a> Nat Methods. 9, 671-675 (2012).</li><li>Schindelin, J., Arganda-Carreras, I., Frise, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fiji:+an+open-source+platform+for+biological-image+analysis.">Fiji: an open-source platform for biological-image analysis.</a> Nat Methods. 9, 676-682 (2012).</li><li>Dobretsov, M., Hastings, S. L., Stimers, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Non-uniform+expression+of+alpha+subunit+isoforms+of+the+Na+/K++pump+in+rat+dorsal+root+ganglia+neurons.">Non-uniform expression of alpha subunit isoforms of the Na+/K+ pump in rat dorsal root ganglia neurons.</a> Brain Res. 821, 212-217 (1999).</li><li>Hayar, A., Gu, C., Al-Chaer, E. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+improved+method+for+patch+clamp+recording+and+calcium+imaging+of+neurons+in+the+intact+dorsal+root+ganglion+in+rats.">An improved method for patch clamp recording and calcium imaging of neurons in the intact dorsal root ganglion in rats.</a> J Neurosci Methods. 173, 74-82 (2008).</li><li>Dobretsov, M., Pierce, D., Light, K. E., Kockara, N. T., Kozhemyakin, M., Wight, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transgenic+mouse+model+to+selectively+identify+alpha3+Na,K-ATPase+expressing+cells+in+the+nervous+system.">Transgenic mouse model to selectively identify alpha3 Na,K-ATPase expressing cells in the nervous system.</a> Society for Neuroscience. , 1 (2015).</li><li>Lein, E. S., Hawrylycz, M. J., Ao, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genome-wide+atlas+of+gene+expression+in+the+adult+mouse+brain.">Genome-wide atlas of gene expression in the adult mouse brain.</a> Nature. 445, 168-176 (2007).</li><li>Romanovsky, D., Mrak, R. E., Dobretsov, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Age-dependent+decline+in+density+of+human+nerve+and+spinal+ganglia+neurons+expressing+the+alpha3+isoform+of+Na/K-ATPase.">Age-dependent decline in density of human nerve and spinal ganglia neurons expressing the alpha3 isoform of Na/K-ATPase.</a> Neuroscience. 310, 342-353 (2015).</li><li>Campbell, J., Singh, D., Hollett, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatially+selective+photoconductive+stimulation+of+live+neurons.">Spatially selective photoconductive stimulation of live neurons.</a> Front Cell Neurosci. 8, 142 (2014).</li><li>Yuryev, M., Pellegrino, C., Jokinen, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=In+vivo+Calcium+Imaging+of+Evoked+Calcium+Waves+in+the+Embryonic+Cortex.">In vivo Calcium Imaging of Evoked Calcium Waves in the Embryonic Cortex.</a> Front Cell Neurosci. 9, 500 (2015).</li><li>Qiao, M., Sanes, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genetic+Method+for+Labeling+Electrically+Coupled+Cells:+Application+to+Retina.">Genetic Method for Labeling Electrically Coupled Cells: Application to Retina.</a> Front Mol Neurosci. 8, 81 (2015).</li></ol>

저자는 경쟁하는 금전적 이해 관계 또는 다른 이해 상충이 없다고 선언합니다.

클럭 스캔 프로토콜 : 클록 스캔 프로토콜은 이미지 분석의 빠르고 간단한 도구입니다. 선형 픽셀 강도 스캔 또는 ROI의 평균 픽셀 강도 계산과 같은 기존의 일반적인 이미지 분석 방법과 비교하여이 프로토콜의 이점은 이전 출판물 1 , 9 에 자세히 설명되어 있습니다. 간단히 말해서,이 프로토콜은 물체의 경계선과 같은 ROI 중심으로부터 다?...

이 작업의 목표는이 유형의 이미지 분석에 관심이있는 모든 연구원이 플랫폼없이 무료로 사용할 수있는 클록 스캔 프로토콜을 제시하는 것입니다. 클럭 스캔 프로토콜은 2006 년 1 월에 개발되었으며 볼록형 관심 영역 (ROI) 내에서 기존의 픽셀 강도 정량화 방법을 개선하기위한 목적으로 개발되었습니다.이 방법은보다 우수한 통합 용량과 향상된 공간 해상도를 제공합니다. 수집하는 동안 프로토콜은 &quot;배경&quot;픽셀 강도를 측정 할 목적으로 ROI 센터에서 경계까지 스캔 한 여러 방사형 픽셀 강도 프로파일 또는 ROI 외부의 미리 결정된 거리를 순차적으로 수집합니다. 프로토콜은 스캔 방향으로 측정 된 셀 반경에 따라 이러한 프로파일의 크기를 조정합니다. 따라서 각 개별 방사형 스캔의 중심에서 ROI 경계까지의 거리는 항상 X 축의 100 %입니다. 마지막으로,이 프로그램은이 Individualu1 개의 통합 된 방사형 픽셀 - 강도 프로파일로 프로파일 링된다. 스케일링 때문에 &quot;클럭 스캔&quot;프로토콜에 의해 생성 된 평균 픽셀 강도 프로필은 ROI 크기 나 ROI 모양에 대한 합리적인 범위 내에서도 결정되지 않습니다. 이 방법을 사용하면 다른 ROI의 프로파일을 직접 비교하거나 필요할 경우 평균화 또는 뺄셈을 수행 할 수 있습니다. 이 프로토콜은 또한 물체 외부에 위치한 픽셀의 평균 강도를 간단히 뺄셈하여 배경 잡음에 대한 모든 물체의 적분 픽셀 강도 프로파일을 수정할 수있게합니다. 그것은 생물학적 샘플에서만 테스트되었지만, 우리의 프로토콜은 원점 (point source)에서 물질의 확산과 같은 물리적 또는 화학적 프로세스의 이미지를 연구하는 데 사용되는 기존의 다른 이미지 분석 도구에 가치있는 추가 기능을 제공합니다 ) 1 . 그러나 원본 이미지 분석 방법의 주요 한계는 프로토콜이비주얼 베이직 6 (VB6) (코드, 따라서 플랫폼에 따라 다르고 배포하기가 어려웠습니다 (VB6 필요).)이 문제를 해결하고 다른 수사관 2 와 비슷한 최근의 노력에 동참하기 위해 VB6 클록 스캔 프로그램 코드를 NIH가 후원하고 자유롭게 사용할 수있는 오픈 소스 및 플랫폼 독립적 인 이미지 분석 프로그램 인 ImageJ 3 및 Fiji ImageJ 4 와 호환되는 두 개의 Java 기반 플러그인으로 통합 할 수 있습니다. 여러 개의 ROI와 이미지 스택을 처리하기위한 원래의 프로토콜을 사용하는 것이 좋습니다. 많은 이미지 분석 애플리케이션은 여러 객체의 통계 분석을 수행하는 것과 관련하여 사용자 친화적이지 않으므로 종종 대표 데이터 만 표시됩니다. 다중 Clock Scan ImageJ 플러그인을 사용하면, 동시에 여러 객체의 분석을 용이하게 할 수 있습니다. 현미경 데이터의 견고한 통계적 평가,단일 셀 / 객체의 신호 강도 분포와 관련하여이 플러그인 확장을 사용하여 가능합니다. 여기에서는 클럭 스캔 플러그인을 설명하고 이미지 분석에서 해당 응용 프로그램의 예를 보여줍니다.

<table><tbody><tr><td>Computer</td><td>Any</td><td></td><td>compatible with software listed below</td></tr><tr><td>ImageJ or Fiji ImageJ</td><td>NIH</td><td>https://imagej.nih.gov/ij/ or https://fiji.sc/</td><td>bundled with Java 1.8 or higher</td></tr><tr><td>Clock-scan plugins</td><td>freeware</td><td>https://sourceforge.net/projects/clockscan/</td><td>Clock_Scan-1.0.1 jar and Multi_Clock_Scan-1.0.1/ jar</td></tr><tr><td>Origin 9.0</td><td>OriginLab</td><td>Northampton, MA, USA</td><td>This program was used to generate some graphs of the original Clock Scan data. Any other graphic software can be used to perform this function</td></tr></tbody></table>

clock scan protocol for image analysis: imagej plugins

이미지 분석을위한 클록 스캔 프로토콜은 클로즈 또는 세그먼트 화 된 볼록한 관심 영역을 테두리, 내부 및 외부 (배경) 내에서 평균 픽셀 강도를 정량화하는 효율적인 도구로서, 평균 적분 된 방사형 픽셀 - 강도 프로파일. 이 프로토콜은 원래 Visual Basic 6 스크립트로 2006 년에 개발되었지만 배포가 제한적이었습니다. 이 문제를 해결하고 다른 사람들의 비슷한 노력에 동참하기 위해 원본 시계 스캔 프로토콜 코드를 ImageJ 또는 피지 ImageJ와 같은 NIH가 후원하고 자유롭게 사용할 수있는 이미지 분석 프로그램과 호환되는 두 개의 Java 기반 플러그인으로 변환했습니다. 또한 이러한 플러그인에는 관심 영역 및 이미지 스택의 여러 분석과 같은 원래 프로토콜의 기능 범위를 확장하여 몇 가지 새로운 기능이 추가되었습니다. 프로그램의 후자의 기능은 변경 사항을 결정하는 것이 중요합니다 응용 프로그램에서 특히 유용합니다시간과 위치. 따라서 생체 이미지 스택의 시계 스캔 분석은 단일 세포 내에서의 Na + 또는 Ca ++ 의 확산뿐 아니라 시냅스 집단에서의 확산 활동 ( 예 : Ca ++ 파도) 분석에 잠재적으로 적용될 수 있습니다 - 연결 또는 갭 접합 - 결합 된 전지. 여기에서는 이러한 새로운 클럭 스캔 플러그인에 대해 설명하고 이미지 분석에서 응용 프로그램의 몇 가지 예를 보여줍니다.

설명 목적으로 여기에 사용 된 이미지는 이전 세포 및 조직 생물학 연구 5 , 6 , 7 및 Allen Mouse Brain Atlas 8 에서 작성된 데이터베이스에서 가져온 것입니다. 두 플러그인 모두 ImageJ 1.50i / Java 1.8.0_77, ImageJ 2.0.0-rc-44 / 1.50e / Java 1.8.9_66 및 피지 ImageJ 2.0.0-rc54 / 1.51g / Java 1.8.0_66 프로그램 환경을...

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Clock Scan Protocol for Image Analysis: ImageJ Plugins

이 논문은 &#39;Clock Scan&#39;이미지 분석을위한 두 가지 새로운 ImageJ 플러그인을 설명합니다. 이 플러그인은 원본 Visual Basic 6 프로그램의 기능을 확장하고, 가장 중요한 것은 ImageJ 무료 이미지 분석 소프트웨어 패키지와 함께 번들로 제공하여 대규모 연구 커뮤니티에 프로그램을 제공 할 수있게합니다.

이미지 분석을위한 클록 스캔 프로토콜 : ImageJ Plugins

The clock scan protocol for image analysis is an efficient tool to quantify the average pixel intensity within, at the border, and outside (background) a ...

clock-scan-protocol-for-image-analysis-imagej-plugins

Research

JoVE Journal

Biology

17.3K 조회수.  University of Arkansas for Medical Sciences.  이 논문은 'Clock Scan'이미지 분석을위한 두 가지 새로운 ImageJ 플러그인을 설명합니다. 이 플러그인은 원본 Visual Basic 6 프로그램의 기능을 확장하고, 가장 중요한 것은 ImageJ 무료 이미지 분석 소프트웨어 패키지와 함께 번들로 제공하여 대규모 연구 커뮤니티에 프로그램을 제공 할 수있게합니다. 

비디오: Clock Scan Protocol for Image Analysis: ImageJ Plugins

Mapping the Emergent Spatial Organization of Mammalian Cells using Micropatterns and Quantitative Imaging

A fundamental goal in biology is to understand how patterns emerge during development. Several groups have shown that patterning can be achieved in vitro when stem cells are spatially confined onto micropatterns, thus setting up experimental models which offer unique opportunities to identify, in vitro, the fundamental principles of biological organisation.
Here we describe our own implementation of the methodology. We adapted a photo-patterning technique to reduce the need for specialized equipment to make it easier to establish the method in a standard cell biology laboratory. We also developed a free, open-source and easy to install image analysis framework in order to precisely measure the preferential positioning of sub-populations of cells within colonies of standard shapes and sizes. This method makes it possible to reveal the existence of patterning events even in seemingly disorganized populations of cells. The technique provides quantitative insights and can be used to decouple influences of the environment (e.g., physical cues or endogenous signaling), on a given patterning process.

The method presented here uses micropatterning together with quantitative imaging to reveal spatial organization within mammalian cultures. The technique is easy to establish in a standard cell biology laboratory and offers a tractable system to study patterning in vitro.

마이크로패턴과 정량적 이미징을 사용하여 포유류 세포의 응급 공간 조직 매핑

A fundamental goal in biology is to understand how patterns emerge during development. Several groups have shown that patterning can be achieved in vitro ...

연구

발생학

Outer-Boundary Assisted Segmentation and Quantification of Trabecular Bones by an Imagej Plugin

Micro-computed tomography (micro-CT) is routinely used to assess bone quantity and trabecular microstructural properties in small animals under different bone loss conditions. However, the standard approach for trabecular analysis of micro-CT images is slice-by-slice semi-automatic hand-contouring, which is labor intensive and error prone. Described here is an efficient method for automatic segmentation of trabecular bones according to the bone's outer boundaries, where trabecular bones can be identified and segmented automatically with accuracy with less operator bias when appropriate segmentation parameters are set. To profile satisfactory segmentation parameters, an image stack of segmentation results is displayed, where all possible combinations of the segmentation parameters are changed one by one in sequence, and segmentation results with associated parameters can easily be visually checked. As a quality-control feature of the plugin, simulated standard objects are quantified where the measured quantities can be compared with theoretical values. Layer-by-layer quantification of trabecular properties and trabecular thicknesses are reported by such a plugin, and the distributions of such properties within the selected regions can be profiled easily. Although layer-by-layer quantification retains more information about trabecular bones and facilitates further statistical analysis of structural changes, such measures are unavailable from the output of current commercial software, where only a single quantified value for each parameter is reported for each sample. Therefore, the described workflows are better approaches for analyzing trabecular bones with accuracy and efficiency.

We present a workflow for segmenting and quantifying trabecular bones for 2D and 3D images based on the bone&#39;s outer boundary using an ImageJ plugin. This approach is more efficient and accurate than the current manual hand-contouring approach, and provides layer-by-layer quantifications, which are not available in current commercial software.

외부-경계 지원 세분화 및 정량화 Imagej 플러그인에 의해 배수 뼈의

Micro-computed tomography (micro-CT) is routinely used to assess bone quantity and trabecular microstructural properties in small animals under different ...

생체공학

Meso-Scale Particle Image Velocimetry Studies of Neurovascular Flows In Vitro

Particle image velocimetry (PIV) is used in a wide variety of fields, due to the opportunity it provides for precisely visualizing and quantifying flows across a large spatiotemporal range. However, its implementation typically requires the use of expensive and specialized instrumentation, which limits its broader utility. Moreover, within the field of bioengineering, in vitro flow visualization studies are also often further limited by the high cost of commercially sourced tissue phantoms that recapitulate desired anatomical structures, particularly for those that span the mesoscale regime (i.e., submillimeter to millimeter length scales). Herein, we present a simplified experimental protocol developed to address these limitations, the key elements of which include 1) a relatively low-cost method for fabricating mesoscale tissue phantoms using 3-D printing and silicone casting, and 2) an open-source image analysis and processing framework that reduces the demand upon the instrumentation for measuring mesoscale flows (i.e., velocities up to tens of millimeters/second). Collectively, this lowers the barrier to entry for nonexperts, by leveraging resources already at the disposal of many bioengineering researchers. We demonstratethe applicability of this protocol within the context of neurovascular flow characterization; however, it is expected to be relevant to a broader range of mesoscale applications in bioengineering and beyond.

Meso-Scale Particle Image Velocimetry Studies of Neurovascular Flows In Vitro

Here we present simplified methods for fabricating transparent neurovascular phantoms and characterizing the flow therein. We highlight several important parameters and demonstrate their relationship to field accuracy.

Meso 스케일 입자 이미지 Velocimetry 혈관 흐름에서 체 외에서 의 연구

Particle image velocimetry (PIV) is used in a wide variety of fields, due to the opportunity it provides for precisely visualizing and quantifying flows ...

ReAsH/FlAsH Labeling and Image Analysis of Tetracysteine Sensor Proteins in Cells

Fluorescent proteins and dyes are essential tools for the study of protein trafficking, localization and function in cells. While fluorescent 
proteins such as green fluorescence protein (GFP) have been extensively used as fusion partners to proteins to track the properties of a protein of interest1, recent 
developments with smaller tags enable new functionalities of proteins to be examined in cells such as conformational change and protein-association 2, 3. One small 
tag system involves a tetracysteine motif (CCXXCC) genetically inserted into a target protein, which binds to biarsenical dyes, ReAsH (red fluorescent) and FlAsH 
(green fluorescent), with high specificity even in live cells 2. The TC/biarsenical dye system offers far less steric constraints to the host protein than 
fluorescent proteins which has enabled several new approaches to measure conformational change and protein-protein interactions 4-7. We recently developed 
a novel application of TC tags as sensors of oligomerization in cells expressing mutant huntingtin, which when mutated aggregates in neurons in Huntington 
disease 7. Huntingtin was tagged with two fluorescent dyes, one a fluorescent protein to track protein location, and the second a TC tag which only 
binds biarsenical dyes in monomers. Hence, changes in colocalization between protein and biarsenical dye reactivity enabled submicroscopic oligomer 
content to be spatially mapped within cells. Here, we describe how to label TC-tagged proteins fused to a fluorescent protein (Cherry, GFP or CFP) 
with FlAsH or ReAsH in live mammalian cells and how to quantify the two color fluorescence (Cherry/FlAsH, CFP/FlAsH or GFP/ReAsH combinations).

The biarsenical dyes FlAsH and ReAsH bind specifically to tetracysteine motifs in proteins and can selectively label proteins in live cells. Recently this labeling strategy has been used to develop sensors for different protein conformations or oligomeric states. We describe the labeling approach and methods to quantitatively analyze binding.

ReAsH / 플래시 라벨링 및 전지 Tetracysteine​​ 센서 단백질의 이미지 분석

Fluorescent proteins and dyes are essential tools for the study of protein trafficking, localization and function in cells.  While fluorescent 
proteins ...

생물학

Simultaneous Brightfield, Fluorescence, and Optical Coherence Tomographic Imaging of Contracting Cardiac Trabeculae Ex Vivo

In cardiac muscle, intracellular Ca2+ transients activate contractile myofilaments, causing contraction, macroscopic shortening, and geometric&#160;deformation. Our understanding of the internal relationships between these events has been limited because we can neither &#39;see&#39; inside the muscle nor precisely track the spatio-temporal nature of excitation-contraction dynamics. To resolve these problems, we have constructed a device that combines a suite of imaging modalities. Specifically, it integrates a brightfield microscope to measure local changes of sarcomere length and tissue strain, a fluorescence microscope to visualize the Ca2+ transient, and an optical coherence tomograph to capture the tissue&#39;s geometric&#160;changes throughout the time-course of a cardiac cycle. We present here the imaging infrastructure and associated data collection framework. Data are collected from isolated rod-like tissue structures known as trabeculae carneae. In our instrument, a pair of position-controlled platinum hooks hold each end of an ex vivo muscle sample while it is continuously superfused with nutrient-rich saline solution. The hooks are under independent control, permitting real-time control of muscle length and force. Lengthwise translation enables the piecewise scanning of the sample, overcoming limitations associated with the relative size of the microscope imaging window (540 &#181;m by 540 &#181;m) and the length of a typical trabecula (&#62;2000 &#181;m). Platinum electrodes at either end of the muscle chamber stimulate the trabecula at a user-defined rate. We exploit the stimulation signal as a trigger for synchronizing the data from each imaging window to reconstruct the entire sample twitching under steady-state conditions. Applying image-processing techniques to these brightfield imaging data provides tissue displacement and sarcomere length maps. Such a collection of data, when incorporated into an experiment-modeling pipeline, will provide a deeper understanding of muscle contractile homogeneity and heterogeneity in physiology and pathophysiology.

Simultaneous Brightfield, Fluorescence, and Optical Coherence Tomographic Imaging of Contracting Cardiac Trabeculae Ex Vivo

This protocol presents a collection of sarcomere, calcium, and macroscopic geometric&#160;data from an actively contracting cardiac trabecula ex vivo. These simultaneous measurements are made possible by the integration of three imaging modalities.

동시 브라이트필드, 형광, 및 수축 심장 Trabeculae Ex Vivo의 광학 일관성 지형 이미징

In cardiac muscle, intracellular Ca2+ transients activate contractile myofilaments, causing contraction, macroscopic shortening, and ...

TACI: An ImageJ Plugin for 3D Calcium Imaging Analysis

Research in neuroscience has evolved to use complex imaging and computational tools to extract comprehensive information from data sets. Calcium imaging is a widely used technique that requires sophisticated software to obtain reliable results, but many laboratories struggle to adopt computational methods when updating protocols to meet modern standards. Difficulties arise due to a lack of programming knowledge and paywalls for software. In addition, cells of interest display movements in all directions during calcium imaging. Many approaches have been developed to correct the motion in the lateral (x/y) direction.
This paper describes a workflow using a new ImageJ plugin, TrackMate Analysis of Calcium Imaging (TACI), to examine motion on the z-axis in 3D calcium imaging. This software identifies the maximum fluorescence value from all the z-positions a neuron appears in and uses it to represent the neuron&#39;s intensity at the corresponding t-position. Therefore, this tool can separate neurons overlapping in the lateral (x/y) direction but appearing&#160;on distinct z-planes. As an ImageJ plugin, TACI is a user-friendly, open-source computational tool for 3D calcium imaging analysis. We validated this workflow using fly larval thermosensitive neurons that displayed movements in all directions during temperature fluctuation and a 3D calcium imaging dataset acquired from the fly brain.

TrackMate Analysis of Calcium Imaging (TACI) is an open-source ImageJ plugin for 3D calcium imaging analysis that examines motion on the z-axis and identifies the maximum value of each z-stack to represent a cell's intensity at the corresponding time point. It can separate neurons overlapping in the lateral (x/y) direction but on different z-planes.

TACI: 3D 칼슘 이미징 분석을 위한 ImageJ 플러그인

Research in neuroscience has evolved to use complex imaging and computational tools to extract comprehensive information from data sets. Calcium imaging ...

신경과학

Automated Quantification and Analysis of Cell Counting Procedures Using ImageJ Plugins

The National Institute of Health&#39;s ImageJ is a powerful, freely available image processing software suite. ImageJ has comprehensive particle analysis algorithms which can be used effectively to count various biological particles. When counting large numbers of cell samples, the hemocytometer presents a bottleneck with regards to time. Likewise, counting membranes from migration/invasion assays with the ImageJ plugin Cell Counter, although accurate, is exceptionally labor intensive, subjective, and infamous for causing wrist pain. To address this need, we developed two plugins within ImageJ for the sole task of automated hemocytometer (or known volume) and migration/invasion cell counting. Both plugins rely on the ability to acquire high quality micrographs with minimal background. They are easy to use and optimized for quick counting and analysis of large sample sizes with built-in analysis tools to help calibration of counts. By combining the core principles of Cell Counter with an automated counting algorithm and post-counting analysis, this greatly increases the ease with which migration assays can be processed without any loss of accuracy.

This paper describes the quantification of hemocytometer and migration/invasion micrographs through two new open-source ImageJ plugins Cell Concentration Calculator and migration assay Counter. Furthermore, it describes image acquisition and calibration protocols as well as discusses in detail the input requirements of the plugins.

ImageJ에 플러그인을 사용하여 셀 카운팅 절차의 자동화 된 정량 및 분석

The National Institute of Health&#39;s ImageJ is a powerful, freely available image processing software suite. ImageJ has comprehensive particle analysis ...

Applications of Spatio-temporal Mapping and Particle Analysis Techniques to Quantify Intracellular Ca2+ Signaling In Situ

Ca2+ imaging of isolated cells or specific types of cells within intact tissues often reveals complex patterns of Ca2+ signaling. This activity requires careful and in-depth analyses and quantification to capture as much information about the underlying events as possible. Spatial, temporal and intensity parameters intrinsic to Ca2+ signals such as frequency, duration, propagation, velocity and amplitude may provide some biological information required for intracellular signalling. High-resolution Ca2+ imaging typically results in the acquisition of large data files that are time consuming to process in terms of translating the imaging information into quantifiable data, and this process can be susceptible to human error and bias. Analysis of Ca2+ signals from cells in situ typically relies on simple intensity measurements from arbitrarily selected regions of interest (ROI) within a field of view (FOV). This approach ignores much of the important signaling information contained in the FOV. Thus, in order to maximize recovery of information from such high-resolution recordings obtained with Ca2+dyes or optogenetic Ca2+ imaging, appropriate spatial and temporal analysis of the Ca2+ signals is required. The protocols outlined in this paper will describe how a high volume of data can be obtained from Ca2+ imaging recordings to facilitate more complete analysis and quantification of Ca2+ signals recorded from cells using a combination of spatiotemporal map (STM)-based analysis and particle-based analysis. The protocols also describe how different patterns of Ca2+ signaling observed in different cell populations in situ can be analyzed appropriately. For illustration, the method will examine Ca2+ signaling in a specialized population of cells in the small intestine, interstitial cells of Cajal (ICC), using GECIs.

Applications of Spatio-temporal Mapping and Particle Analysis Techniques to Quantify Intracellular Ca2+ Signaling In Situ

Genetically encoded Ca2+ indicators (GECIs) have radically changed how in situ Ca2+ imaging is performed. To maximize data recovery from such recordings, appropriate analysis of Ca2+ signals is required. The protocols in this paper facilitate the quantification of Ca2+ signals recorded in situ using spatiotemporal mapping and particle-based analysis.

세포내 캘리포니아2 + 제자리에서 신호 계량 Spatio 시간적 매핑 및 입자 분석 기법에의 응용

Ca2+ imaging of isolated cells or specific types of cells within intact tissues often reveals complex patterns of Ca2+ signaling. This activity requires ...

Time-lapse Imaging of Bacterial Swarms and the Collective Stress Response

Swarming is a form of surface motility observed in many bacterial species including Pseudomonas aeruginosa and Escherichia coli. Here, dense populations of bacteria move over large distances in characteristic tendril-shaped communities over the course of hours. Swarming is sensitive to several factors including medium moisture, humidity, and nutrient content. In addition, the collective stress response, which is observed in P. aeruginosa that are stressed by antibiotics or bacteriophage (phage), repels swarms from approaching the area containing the stress. The methods described here address how to control the critical factors that affect swarming. We introduce a simple method to monitor swarming dynamics and the collective stress response with high temporal resolution using a flatbed document scanner, and describe how to compile and perform a quantitative analysis of swarms. This simple and cost-effective method provides precise and well-controlled quantification of swarming and may be extended to other types of plate-based growth assays and bacterial species.

We detail a simple method to produce high-resolution time-lapse movies of Pseudomonas aeruginosa swarms that respond to bacteriophage (phage) and antibiotic stress using a flatbed document scanner. This procedure is a fast and simple method for monitoring swarming dynamics and may be adapted to study the motility and growth of other bacterial species.

세균성 떼의 시간 경과 이미징 및 집단 스트레스 반응

Swarming is a form of surface motility observed in many bacterial species including Pseudomonas aeruginosa and Escherichia coli. Here, dense populations ...

Lineage Tracing and Clonal Analysis in Developing Cerebral Cortex Using Mosaic Analysis with Double Markers (MADM)

Beginning from a limited pool of progenitors, the mammalian cerebral cortex forms highly organized functional neural circuits. However, the underlying cellular and molecular mechanisms regulating lineage transitions of neural stem cells (NSCs) and eventual production of neurons and glia in the developing neuroepithelium remains unclear. Methods to trace NSC division patterns and map the lineage of clonally related cells have advanced dramatically. However, many contemporary lineage tracing techniques suffer from the lack of cellular resolution of progeny cell fate, which is essential for deciphering progenitor cell division patterns. Presented is a protocol using mosaic analysis with double markers (MADM) to perform in vivo clonal analysis. MADM concomitantly manipulates individual progenitor cells and visualizes precise division patterns and lineage progression at unprecedented single cell resolution. MADM-based interchromosomal recombination events during the G2-X phase of mitosis, together with temporally inducible CreERT2, provide exact information on the birth dates of clones and their division patterns. Thus, MADM lineage tracing provides unprecedented qualitative and quantitative optical readouts of the proliferation mode of stem cell progenitors at the single cell level. MADM also allows for examination of the mechanisms and functional requirements of candidate genes in NSC lineage progression. This method is unique in that comparative analysis of control and mutant subclones can be performed in the same tissue environment in vivo. Here, the protocol is described in detail, and experimental paradigms to employ MADM for clonal analysis and lineage tracing in the developing cerebral cortex are demonstrated. Importantly, this protocol can be adapted to perform MADM clonal analysis in any murine stem cell niche, as long as the CreERT2 driver is present.

Lineage Tracing and Clonal Analysis in Developing Cerebral Cortex Using Mosaic Analysis with Double Markers MADM

A protocol to perform lineage tracing and functional genetic analysis of candidate genes at a single cell level using mosaic analysis with double markers (MADM) is presented. MADM clonal analysis provides a quantitative framework to measure the proliferative behavior, cellular output, and lineage relationship of individual progenitors and their daughter cells.

이중 마커를 이용한 모자이크 분석을 이용한 대뇌 피질 개발의 계보 추적 및 클론 분석(MADM)

Beginning from a limited pool of progenitors, the mammalian cerebral cortex forms highly organized functional neural circuits. However, the underlying ...

이미지 분석을위한 클록 스캔 프로토콜 : ImageJ Plugins

요약

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동시 브라이트필드, 형광, 및 수축 심장 Trabeculae Ex Vivo의 광학 일관성 지형 이미징

TACI: 3D 칼슘 이미징 분석을 위한 ImageJ 플러그인

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