Начните с запуска платформы с открытым исходным кодом для анализа биологических изображений. Откройте стек BinDmito и нарисуйте прямоугольную область интереса шириной 256 пикселей и высотой пять микрометров. Определите центральный и боковой ROI.
Получите профиль графика ROI с помощью сочетания клавиш Command K и перенесите данные в таблицу, заполнив столбцы B и C. Заполните столбец D, выбрав вторую ячейку в столбце D. Перейдите в меню «Домой», выберите «Заполнить» и нажмите «Ряды». Затем выберите столбцы и введите вычисленную частоту дельты дискретизации в качестве значения шага и вычисленную S в качестве стопового значения. Перейдите в меню «Данные», нажмите «Анализ данных» и выберите «Анализ Фурье».
Выберите диапазон точек данных в столбце C и соответствующий диапазон в столбце E. Теперь заполните столбец F величиной БПФ с помощью функции IMABS для возврата абсолютного значения из комплексного числа в E, и умножьте на 2 по N для нормализации. Автозаполнение столбца F этой формулой. Постройте график спектра БПФ, используя амплитуду в F как функцию частоты БПФ в D до S. Наконец, найдите точку максимального пика и соответствующую ему частоту БПФ.
Профили графиков выбранных ROI показывают различия в распределении флуоресцентных ламп между волокнами, полученными от худых крыс и крыс с ожирением, а также вариации ROI в пределах одного волокна. В латеральных ROI частота продольного распределения митохондрий была сходной в волокнах, полученных от худых крыс и крыс с ожирением, с более высокой амплитудой в волокнах крыс с ожирением. Напротив, центральный ROI волокна крысы с ожирением является примером критического снижения пика БПФ при наличии важного изменения в распределении митохондрий.
