Python betiği extract_frame.py çalıştırarak L4 sahne alanı solucanlarını içeren bir PA14 plakasının boyutlarını tanımlayın. Ardından JPEG dosyasını ImageJ'de açın. Menüden Analiz Et'i seçin, sonra Ölçüleri Ayarla'yı seçin.
Ekran etiketi kutusunun işaretli olduğundan emin olun ve pencereyi kapatın. Düz çizgi aracını kullanarak, üzerine bir çizgi çizerek plakanın çapını ölçün. Ardından Analiz Et'i ve ardından menüden Ölçüm'ü seçin.
Video 1080 piksel ise, her plaka yaklaşık 480 piksel genişliğinde olacaktır. Bu bilgileri daha sonra kullanmak üzere not defterine girin ve sonuçlar penceresini kapatın. Çok noktalı aracı kullanarak, her plakanın sol üst tarafındaki, kırpılan videoların sol üst köşesi olacak noktaları işaretleyin.
Plakaların ne zaman başlatıldığına göre işaretleyin. Tüm plakalar için bir nokta oluşturduktan sonra Analiz Et'i ve ardından menüden Ölçüm'ü seçin. Noktaların X ve Y koordinatlarını içeren ölçümler sonuçlar penceresinde görünecektir.
Birden fazla videoyu işlemek için, işlemi ImageJ'de diğer JPEG dosyalarıyla tekrarlayın. Tüm X ve Y koordinatları aynı sonuç penceresinde listelenir. Sonuçlar penceresini bir CSV dosyasına kaydedin.
Dosya, film dosyalarıyla aynı dizine kaydedilmelidir. Her plakanın başlangıç saatini bulmak için, filmi bilgisayarda veya telefonda oynatın ve kameranın altına yerleştirilen her plaka setinin başlangıç saatlerini not edin. Sonuçları açın.
CSV dosyasına koordinatları içeren bir başlangıç sütunu ekleyin. Tek tek plakalara karşılık gelen her satır için, başlangıç sütununun altına saniye cinsinden uygun başlangıç zamanını girin. Dosyayı kaydedin.
Videoları kırpmak ve kırpmak için crop_n_trim çalıştırın. py komut dosyası. Sonuçları seçin.
csv dosyası. Plaka boyutlarını ve daha önce belirtilen piksel değerini girin. Komut dosyası artık sonuçların her satırını okuyacaktır.
CSV dosyası, komut dosyasının çalışması tamamlandıktan sonra doğru film dosyasını bulmak için kullanılır. Filmle aynı ada sahip bir klasör görünecek ve ardından tahlile karşılık gelen videoların kaydedileceği başlangıç saati görünecektir. El ile sayma için, her AVI dosyasını ImageJ'de açın.
Çimlerin dışında görülebilen solucanları sayın ve ardından her zaman noktası için doluluk oranını hesaplayın. Vahşi tip N2 solucanları giderek bakteri çimlerini terk etti ve zamanla doluluk oranında belirtildiği gibi dışarıda kaldı. Doğrudan plakalardan yapılan sayımlar, görüntülenen solucanlardan gelen sayımlarla karşılaştırıldı.
Görüntülenen solucanlardan yapılan sayımların son derece doğru olduğu ortaya çıktı. Her bir suş için üç çalışmanın ortalaması alındığında, N2 ve NPR1 suşları sırasıyla% 99.5 ve% 96.2 doğruluk sağlamıştır.
