首先启动用于生物图像分析的开源平台。打开 BinDmito 堆栈并绘制一个宽度为 256 像素、高度为 5 微米的矩形感兴趣区域。找到中心和横向 ROI。
使用快捷方式命令 K 获取 ROI 的绘图配置文件,并将数据传输到填充列 B 和 C 的电子表格。通过选择列 D 中的第二个单元格来填充列 D.导航到“主页”菜单,选择“填充”,然后单击“系列”。接下来,选择列并输入计算出的增量采样频率作为步长值,将计算出的 S 作为停止值。转到“数据”菜单,单击“数据分析”,然后选择“傅里叶分析”。
现在,使用 IMABS 函数用 FFT 幅度填充 F 列,从 E 中的复数返回绝对值,并在 N 上乘以 2 进行归一化。使用此公式自动填充列 F。使用F中的幅度作为D中FFT频率的函数绘制FFT频谱,直到S.最后,找到最大峰值的点及其相应的FFT频率。
所选ROI的图谱显示了来自瘦大鼠和肥胖大鼠的纤维之间荧光分布的差异,以及同一纤维内的ROI变化。在横向ROI中,瘦大鼠和肥胖大鼠纤维的线粒体纵向分布频率相似,肥胖大鼠纤维的振幅较高。相比之下,当存在线粒体分布的重要改变时,肥胖大鼠纤维的中心ROI是FFT峰临界降低的一个例子。