Name: clock scan protocol for image analysis: imagej plugins
Uploaded: 2017-06-19T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 19 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Clock Scan Protocol for Image Analysis: ImageJ Plugins at JoVE.com

Fuji ImageJ Saat Tarama eklentisinin kendi versiyonunu bizimle paylaştığımız ve programın bu sürümünü geliştirmemiz için bize ilham verdiğiniz için Dr. Tanja Maritzen&#39;e ve Dr. Fabian Feutlinske&#39;ye (Berlin, Almanya, Leibniz Moleküler Farmakoloji Enstitüsü) teşekkür ediyoruz. Ayrıca eklentiyi test etmek ve geliştirmek amacıyla bölümünün veri tabanındaki görüntüleri kullanmak için kendi izninizle Dr. Fritz Melchers&#39;a (Lymphocyte Development Departmanı, Max Planck Enfeksiyon Biyolojisi Enstitüsü) teşekkür ediyoruz. Destek: Translasyonel Sinirbilim Merkezi; NIH hibe: P30-GM110702-03.

1. Yazılım Kurulumu <ol><li> Paketlenmiş Java ve ImageJ veya Fiji ImageJ&#39;in ilgili web sitelerinde önerilen en son sürümlerini yükleyin (ilgili web sitelerine bağlantılar için malzeme tablosuna bakın). Aşağıdaki metinde her iki programa &quot;ImageJ&quot; denir. </li><li> Malzeme tablosunda verilen bağlantıyı kullanarak &quot;Clock_Scan-1.0.1. Jar&quot; ve &quot;Multi_Clock_Scan-1.0.1.jar&quot; eklenti dosyalarını kopyalayıp bunları ImageJ eklenti dizinine yapıştırın. Alternatif olarak, bu dosyalar bilgisayarın sabit disk sürücüsüne kaydedildikten sonra yüklemek için &quot;Eklentiler | Yükleme eklentisi&quot; menü seçeneğini kullanın. </li></ol> 2. Saat Tarama analizi <ol><li> Standart Saat Tarama eklentisi ( Şekil 1 ): <ol><li> İlgi çekici bir resmi açmak için ImageJ &quot;Dosya | Aç&quot; menü komutunu kullanın. </li><li> &#39;Çokgen&#39; aracını veya &#39;bölümlü çizgi seçimi&#39;ni tıklayınAracı seçin ve ardından ROI&#39;nin tamamını veya bu bölgenin bir bölümünü anahatlamak için görüntüyü çizin. Çokgen seçimi örneği (iç kesikli çizgi) için bkz. Şekil 1A. NOT: Yazılımda bulunan diğer seçim araçları (dikdörtgen, oval ve serbest el çizgisi seçimi) de kullanılabilir. </li><li> Standart saat tarama protokolü açılır pencere seçenek penceresini açmak için menüden &quot;Eklentiler | Saat Taraması&quot; nı seçin. Bu komutun ROI Yöneticisi penceresini otomatik olarak eklenen anahatla birlikte açacağını unutmayın. </li><li> Aşağıdakileri yapmak için eklenti seçenek penceresini kullanın. <ol><li> Kaydırma çubuklarını kullanarak veya ilgili giriş kutularındaki değerleri değiştirerek ROI merkezinin X ve Y koordinatlarını gözden geçirin ve değiştirin (fiziksel kütle merkezinin koordinatları olarak otomatik olarak hesaplanır). Şekil 1 B&#39;ye bakın. </li><li> Nesne dışındaki arka plan bölgesinin ne kadarına bağlı olarakTarama kapsamına girmek için &quot;tarama limiti&quot; kaydırma çubuğunu kullanarak tarama sınırlarını ayarlayın. Bakınız Şekil 1 A. NOT: Tarama sınırı, taramanın belirli bir yönde nesne sınırının ötesine ne kadar ilerleyeceğini gösteren kesirli sayıdır; Varsayılan değer 1.20 olup tarama uzunluğu tarama yönünde nesne yarıçapından% 20 daha uzun olacağını belirtir; Bakınız Şekil 1A, dışa kesik çizgi). </li><li> &quot;Gerçek yarıçap&quot;, &quot;arka plan çıkar&quot;, &quot;kutup dönüşümü&quot; ve / veya &quot;standart sapma ile çizim&quot; onay kutularını kullanarak eklentinin çıktısını değiştirin. </li><li> Eklentiyi çalıştırmak için &quot;Tamam&quot; ı tıklayın. Bakınız Şekil 1 C-H . NOT: &quot;Standart sapma ile çizim&quot; ve &quot;kutupsal dönüşüm&quot; ya da &quot;gerçek yarıçap&quot; ve &quot;kutupsal transfüzyon&quot; protokollerinin çıktı örnekleriOrm &quot;seçenekleri seçildiğinde, sırasıyla Şekil 1C ve 1D ve Şekil 1E ve 1F&#39;de gösterilmiştir Hesaplanan standart sapma (SD) değerleri, nesnenin radyal piksel yoğunluk taramaları arasındaki değişimi göstermektedir Not Ayrıca&quot; ROI seçimi Piksel olarak ölçülen ROI anahat uzunluğu hakkındaki bilgileri görüntüleyen eklenti penceresinde &quot;uzunluk&quot; satırı içerir. </li></ol></li><li> Oluşturulan &quot;Saat Tarama Profili Çizimi&quot; nde, Gri tonlama görüntüleri için iki, X ve Y veri sütunlarında ve RGB görüntüler için X ve dört Y veri sütununda gösterilen değerleri çizmek için &quot;Liste&quot; komutunu kullanın; bunlardan Y0, Y1, Y2 ve Y3 sütunları, integral ve bireysel (kırmızı, yeşil ve mavi) renk kanalı piksel yoğunluk değerleri ile doldurulacaktır. </li></ol></li><li> Çoklu ROI Saat Tarama eklentisi - birden fazla ROI ile çalışma ( <strongClass = &quot;xfig&quot;&gt; Şekil 2 ): <ol><li> Birden fazla ROI içeren bir resim açın. </li><li> &quot;Çözümle | Araçlar | ROI Yöneticisi&quot; yi tıklayarak ROI Yöneticisi&#39;ni açın. </li><li> Ardışık olarak özetleyin (adım 2.1.2&#39;ye bakın) ve ROI Yöneticisi penceresine &quot;Ekle&quot; düğmesini tıklatarak ROI Yöneticisine her bir ROI&#39;yi ekleyin; Bunu görüntüdeki tüm ROI&#39;ler için yapın. ROI metrikleri ilgileniyorsa, &quot;Analyze | Measure&quot; komutunu kullanın. <ol><li> Birden çok parçalı çizgi seçimi örneği için Şekil 2A&#39;ya ve çoklu çokgen seçimlerine örnek olarak Şekil 2E&#39;ye bakınız. </li></ol></li><li> Protokol seçenekleri açılır penceresini açmak için &quot;Eklentiler&quot; menüsünden &quot;Çoklu Saat Taraması&quot; nı seçin. </li><li> Aşağıdakileri yapmak için protokol seçenek penceresini kullanın. <ol><li> Gerekirse, tarama sınırını adım 2.1.4.2&#39;ye göre sıfırlayın; Varsayılan değer 1.20&#39;dir. </li><li> Gerekirse opt&#39;ı seçinStandart sapma ile çiz &quot;kutusunu işaretleyerek SD çubuklarıyla ortalama saat tarama profilini çizmek için kullanın. Bakınız Şekil 2 C ve D. NOT: Hesaplanan SD değerleri, farklı nesnelerin ayrılmaz saat tarama profilleri arasındaki değişimi temsil edecektir. Ayrıca eklenti penceresindeki &quot;seçilen ROI&#39;lerin sayısı&quot; ile ilgili bilgileri gösteren satırı unutmayın. </li><li> Protokolü çalıştırmak için &quot;Tamam&quot; ı tıklayın. </li></ol></li><li> Oluşturulan &quot;Saat Tarama Profili Plotu&quot; nda, &quot;Plot Values&quot; penceresinde görüntülenen değerleri çizmek için &quot;List&quot; komutunu kullanın. Renk kanalına göre sütun atanması için &quot;Multi Clock Scan Profile Plot&quot; penceresi göstergesine bakın. </li><li> ROI&#39;lerin numaralandırıldığına ve belirli bir renk kanalı için saat tarama profillerinin, ROI&#39;lerin ana hatlarıyla çizildiği ve &quot;ROI Yöneticisi&quot; ne eklendiği sırayla çizildiğine dikkat edin. </li></ol></li><li> MulTiple ROI Saat Tarama eklentisi - bir görüntü yığınıyla çalışmak ( Şekil 3 ): <ol><li> İlgilenilen bir görüntü yığını açın. </li><li> &quot;Çözümle | Araçlar | ROI Yöneticisi&quot; yi tıklayarak ROI Yöneticisi&#39;ni açın. </li><li> 2.1.2 ve 2.2.3 adımlarında açıklandığı gibi, yığın içindeki görüntülerin ROI&#39;sini özetleyip ROI yöneticisine ekleyin. ROI metrikleri ilgileniyorsa, &quot;Analyze | Measure&quot; komutunu kullanın. </li><li> Protokol seçenekleri açılır penceresini açmak için &quot;Eklentiler&quot; menüsünden &quot;Çoklu Saat Taraması&quot; nı seçin. </li><li> Aşağıdakileri yapmak için protokol seçenek penceresini kullanın. <ol><li> Tarama sınırını adım 2.1.4.2&#39;de açıklandığı gibi sıfırlayın; Varsayılan değer 1.20&#39;dir. </li><li> &#39;Ortalama sapma ile çizim&#39; kutusunu işaretleyerek, SD tarama çubuklarıyla ortalama saat tarama profilini çizme seçeneğini seçin. NOT: Hesaplanmış SD değerleri, görüntü stanasında seçilen nesnenin farklı örnekleri arasındaki değişimi temsil edecektirck. Ayrıca, eklenti penceresindeki &quot;sayıdaki yığın sayısı&quot; ile ilgili bilgileri gösteren satırı unutmayın. </li><li> Protokolü çalıştırmak için &quot;Tamam&quot; ı tıklayın. </li></ol></li><li> &quot;Saat Tarama Profili Çizimi&quot; penceresinde, &quot;Çizim Değerleri&quot; penceresinde görüntülenen değerleri (Y sütun numarasının yığın içindeki görüntü konumunu temsil ettiği - 1) gösteren değerleri görüntülemek için &quot;Liste&quot; yi tıklayın. </li></ol></li></ol>

<ol>
	<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>

Yazarlar rakip mali çıkarları veya başka çıkar çatışması olmadıklarını beyan ettiler.

Saat Tarama Protokolü: Saat Tarama protokolü hızlı ve basit bir görüntü analizi aracıdır. Bu protokolün avantajları, görüntü analizinin mevcut yaygın yaklaşımları (doğrusal piksel yoğunluğu taramaları veya ROI&#39;nin ortalama piksel yoğunluğunun hesaplanması gibi) ile karşılaştırıldığında önceki yayınlar 1 , 9&#39;da ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Kısaca, bu protokol, nesnenin kenarlığı gibi ROI m...

Bu çalışmanın amacı, bu tür bir görüntü analiziyle ilgilenen herhangi bir araştırmacıya platformdan bağımsız ve serbestçe erişilebilen bir Saat Tarama protokolü sunmaktır. Saat Tarama protokolü, daha iyi bütünleştirici kapasiteye ve gelişmiş mekansal çözünürlüğe sahip bir yöntem olan, konveks biçimli ilgi alanı (ROI) içindeki mevcut piksel yoğunluğu niceleme yöntemlerini geliştirmeyi amaçlayan, orijinal olarak 2006&#39;da geliştirildi. Satın alma işlemi sırasında, protokol, &quot;arka plan&quot; piksel yoğunluğunu ölçmek amacıyla ROI merkezinden kenara veya taramalı ROI dışındaki önceden belirlenmiş bir mesafeye taranan ardışık radyal piksel yoğunluğu profillerini toplar. Protokol, tarama yönünde ölçülen hücre yarıçapına göre bu profilleri ölçeklendirir. Böylece, merkezden her bir radyal taramanın ROI sınırına olan uzaklığı daima X ölçeğinin% 100&#39;üdür. Son olarak, program bu kişileri ortalama olarakAl profillerini tek bir radyal piksel yoğunluğu profiline dönüştürür. Ölçekleme nedeniyle, &quot;Saat Tarama&quot; protokolü tarafından üretilen ortalama piksel yoğunluğu profili, ne ROI boyutu ne de makul sınırlar içinde ROI şekline bağlı değildir. Bu yöntem, doğrudan ROI&#39;lerin profillerinin doğrudan karşılaştırılmasını veya gerekirse ortalamasını veya çıkarılmasını sağlar. Protokol, nesnenin dışında bulunan piksellerin ortalama yoğunluğunun basit bir çıkarılmasıyla arka plan gürültüsü için herhangi bir nesnenin integral piksel yoğunluğu profillerinin düzeltilmesine de olanak tanır. Sadece biyolojik örneklerde test edilmiş olsa da, protokolümüz orijinal bir noktanın etrafında düzenlenmiş fiziksel veya kimyasal süreç görüntüleri çalışmalarında kullanılan diğer mevcut görüntü analiz araçlarına değerli bir katkı sağlar (maddelerin bir nokta kaynaktan difüzyonu ) 1 . Bununla birlikte, orijinal görüntü analiz yönteminin en büyük kısıtlılığı protokolün devBir Visual Basic 6 (VB6) (kod ve bu nedenle, platforma bağımlı ve dağıtmak zordu (VB6 gerektiren) idi.) Bu soruna hitap etmek ve diğer araştırmacılar tarafından benzer yeni çabalara katılmak için 2 , VB6 Saat Taramasını Program kodunu NIH destekli ve serbestçe temin edilebilir açık kaynak ve platformdan bağımsız görüntü analiz programlarıyla uyumlu ImageJ 3 ve Fiji ImageJ 4&#39;e sahip iki Java tabanlı eklentiye dönüştürür.Ayrıca bu eklentiler, Birden fazla ROI ve görüntü yığınını işlemek için orijinal protokolün birçoğu.Birçok görüntü analizi uygulaması, birden çok nesnenin istatistiksel analizini gerçekleştirmek açısından kullanıcı dostu değildir ve bu nedenle genellikle sadece temsili veriler gösterilmektedir .. Çok Saatli Tarama ImageJ eklentisi ile, Aynı anda birden çok nesnenin analizini kolaylaştırmak mümkündür Mikroskopi verilerinin sağlam istatistiksel değerlendirmesi,Tekli hücreler / nesnelerdeki sinyal yoğunluğu dağılımı ile ilgili olarak, artık bu eklenti uzantısı ile mümkündür. Burada, Saat Tarama eklentilerini açıklıyor ve görüntü analizindeki uygulamalarının örneklerini gösteriyoruz.

<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

Görüntü analizi için saat tarama protokolü, sınırdaki ve dışındaki (arka plan) kapalı veya bölmeli dışbükey biçimli bir bölge içindeki ortalama piksel yoğunluğunu ölçmek için etkili bir araçtır ve bu da ortalama bir radyal piksel- Yoğunluk profili. Bu protokol aslen 2006&#39;da görsel bir temel 6 senaryo olarak geliştirildi, ancak öyle olduğu gibi dağılımı sınırlıydı. Bu soruna hitap etmek ve başkaları tarafından benzer yeni çabalara katılmak için orijinal saat tarama protokol kodunu, NIH sponsorluğunda ve ImageJ veya Fiji ImageJ gibi özgürce mevcut görüntü analiz programlarıyla uyumlu olan iki Java tabanlı eklentiye dönüştürdük. Ayrıca, bu eklentilerin, birkaç farklı bölgenin analizi gibi orijinal protokolün yeteneklerini daha da genişleten birkaç yeni işlevi vardır. Programın ikinci özelliği, özellikle ilgili değişiklikleri belirlemenin önemli olduğu uygulamalarda yararlıdır.Zamana ve yere. Bu nedenle, biyolojik görüntü yığınlarının saat tarama analizi, tek bir hücre içerisinde Na + veya Ca ++ &#39; nin yayılmasının yanı sıra, sinaptik popülasyonlarda yayılma aktivitesinin ( örn. , Ca ++ dalgaları) analizine de uygulanabilir Bağlantılı veya boşluk birleşim bağlantılı hücreler. Burada, bu yeni saat tarama eklentilerini açıklıyor ve görüntü analizindeki uygulamalarının bazı örneklerini gösteriyoruz.

Buraya illüstrasyon amacıyla kullanılan resimler, önceki hücre ve doku biyolojik çalışmalarımızda 5 , 6 , 7 ve Allen Mouse Brain Atlas 8&#39;de oluşturulan veritabanlarından alınmıştır. Her iki eklenti de ImageJ 1.50i / Java 1.8.0_77, ImageJ 2.0.0-rc-44 / 1.50e / Java 1.8.9_66 ve Fiji ImageJ 2.0.0-rc54 / 1.51g / Java 1.8.0_66 program ortamı kullanılarak ...

Watch this Scientific Journal Video about Clock Scan Protocol for Image Analysis: ImageJ Plugins at JoVE.com

Clock Scan Protocol for Image Analysis: ImageJ Plugins

Bu yazı, &#39;Saat Tarama&#39; görüntü analizi için iki yeni ImageJ eklentisini açıklamaktadır. Bu eklentiler orijinal görsel temel 6 programının işlevselliğini genişletir ve daha da önemlisi, programı büyük bir araştırma topluluğunda ImageJ ücretsiz resim analizi yazılım paketi ile paketleyerek kullanılabilir hale getirir.

Görüntü Analizi için Saat Tarama Protokolü: ImageJ Eklentileri

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 Görüntüleme.  University of Arkansas for Medical Sciences.  Bu yazı, 'Saat Tarama' görüntü analizi için iki yeni ImageJ eklentisini açıklamaktadır. Bu eklentiler orijinal görsel temel 6 programının işlevselliğini genişletir ve daha da önemlisi, programı büyük bir araştırma topluluğunda ImageJ ücretsiz resim analizi yazılım paketi ile paketleyerek kullanılabilir hale getirir. 

Video: 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.

Meme hücrelerinin Mikrodesenler ve nicel görüntüleme kullanarak acil uzamsal organizasyonu haritalama

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

Gelişim Biyolojisi

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.

Segmentasyon ve Trabeküler kemik bir Imagej Plugin tarafından miktar sınırı dış destekli

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

Biyomühendislik

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.

Mezo-ölçek Partikül İmaj Velosimetri çalışmaları nörovasküler Vitro akar

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 / Flash Etiketleme ve Hücreler Tetracysteine ​​Sensör Proteinlerin Görüntü Analizi

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

Biyoloji

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.

Kardiyak Trabeculae Ex Vivo'nun Eşzamanlı Brightfield, Floresan ve Optik Tutarlılık Tomografik Görüntülemesi

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 Kalsiyum Görüntüleme Analizi için Bir ImageJ Eklentisi

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

Nörobilim

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.

ImageJ Eklentileri Kullanma Hücre Sayım Usul Otomatik Niceleme ve Analizi

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.

Kendisinin geçici eşleme ve parçacık analiz teknikleri intrasellüler Ca sinyal2 + in Situ ölçmek için uygulamaları

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.

Bakteriyel Sürülerin Hızlandırılmış Görüntülemesi ve Kolektif Stres Tepkisi

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.

Çift Marker (MADM) ile Mozaik Analizi Kullanarak Serebral Korteks Geliştirilmesinde Soy İzleme ve Klonal Analizi

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

Görüntü Analizi için Saat Tarama Protokolü: ImageJ Eklentileri

Özet

Daha Fazla Video Keşfet

Bu videodaki bölümler

Meme hücrelerinin Mikrodesenler ve nicel görüntüleme kullanarak acil uzamsal organizasyonu haritalama

Segmentasyon ve Trabeküler kemik bir Imagej Plugin tarafından miktar sınırı dış destekli

Mezo-ölçek Partikül İmaj Velosimetri çalışmaları nörovasküler Vitro akar

ReAsH / Flash Etiketleme ve Hücreler Tetracysteine Sensör Proteinlerin Görüntü Analizi

Kardiyak Trabeculae Ex Vivo'nun Eşzamanlı Brightfield, Floresan ve Optik Tutarlılık Tomografik Görüntülemesi

TACI: 3D Kalsiyum Görüntüleme Analizi için Bir ImageJ Eklentisi

ImageJ Eklentileri Kullanma Hücre Sayım Usul Otomatik Niceleme ve Analizi

Kendisinin geçici eşleme ve parçacık analiz teknikleri intrasellüler Ca sinyal^{2 +} in Situ ölçmek için uygulamaları

Bakteriyel Sürülerin Hızlandırılmış Görüntülemesi ve Kolektif Stres Tepkisi

Çift Marker (MADM) ile Mozaik Analizi Kullanarak Serebral Korteks Geliştirilmesinde Soy İzleme ve Klonal Analizi

Görüntü Analizi için Saat Tarama Protokolü: ImageJ Eklentileri

Özet

Daha Fazla Video Keşfet

Bu videodaki bölümler

Meme hücrelerinin Mikrodesenler ve nicel görüntüleme kullanarak acil uzamsal organizasyonu haritalama

Segmentasyon ve Trabeküler kemik bir Imagej Plugin tarafından miktar sınırı dış destekli

Mezo-ölçek Partikül İmaj Velosimetri çalışmaları nörovasküler Vitro akar

ReAsH / Flash Etiketleme ve Hücreler Tetracysteine ​​Sensör Proteinlerin Görüntü Analizi

Kardiyak Trabeculae Ex Vivo'nun Eşzamanlı Brightfield, Floresan ve Optik Tutarlılık Tomografik Görüntülemesi

TACI: 3D Kalsiyum Görüntüleme Analizi için Bir ImageJ Eklentisi

ImageJ Eklentileri Kullanma Hücre Sayım Usul Otomatik Niceleme ve Analizi

Kendisinin geçici eşleme ve parçacık analiz teknikleri intrasellüler Ca sinyal2 + in Situ ölçmek için uygulamaları

Bakteriyel Sürülerin Hızlandırılmış Görüntülemesi ve Kolektif Stres Tepkisi

Çift Marker (MADM) ile Mozaik Analizi Kullanarak Serebral Korteks Geliştirilmesinde Soy İzleme ve Klonal Analizi

ReAsH / Flash Etiketleme ve Hücreler Tetracysteine Sensör Proteinlerin Görüntü Analizi

Kendisinin geçici eşleme ve parçacık analiz teknikleri intrasellüler Ca sinyal^{2 +} in Situ ölçmek için uygulamaları