CellProfiler

00:00:15.00Hej, jeg er Anne Carpenter fra Broad Institute,
00:00:17.08og en af lederne af CellProfiler-projektet.
00:00:19.18I dag vil jeg gerne introducere dig til CellProfiler.
00:00:22.Det er gratis og open source-software til billedanalyse
00:00:24.18som kan identificere og måle biologiske enheder og billeder;
00:00:27.06behandle store billeder i enhver skala,
00:00:29.11fra et lille eksperiment til et stort;
00:00:31.00.21og eksportere data til yderligere analyse.
00:00:00:34.12Først nogle grundlæggende oplysninger om CellProfiler.
00:00:00:36.09Det blev designet af en biolog – det er mig.
00:00:00:38.09Jeg skrev den første version for mange år siden
00:00:00:40.13for at udfylde hullet mellem de nyeste beregningsmetoder
00:00:00:42.19og hverdagens bænkbiologer.
00:00:44.08Det er gratis.
00:00:45.17og fordi det er open source, kan du skrive dine egne moduler, hvis du har brug for det.
00:00:48.11Det kører på Windows, Mac og Linux,
00:00:50.11og fordi det er open source, kan du skrive dine egne moduler, hvis du har brug for det.
00:00:48.11Det kører på Windows, Mac og Linux,
00:00:50.22kan bruges sammen med mange andre populære programmer til analyse af biobilleder,
00:00:53.22og den læser mere end 180 mikroskopifilformater
00:00:57.00 takket være Bio-Formats.
00:00:58.18Og ifølge mange målinger er CellProfiler meget populær
00:01:00.26og vellidt blandt biologer.
00:01:03.08Det bedste sted at starte med CellProfiler
00:01:05.04er at finde et eksempel på en pipeline,
00:01:06.24 enten fra en artikel, som du har læst, hvor CellProfiler blev brugt;
00:01:09.08fra online spørgsmål-og-svar-forummet, forum.sc;
00:01:13.08fra det online spørgsmål-og-svar-forum,
00:01:13.13eller fra CellProfilers eksempelside, og nogle af disse eksempler er vist her.
00:01:18.21Når du har indlæst en pipeline i CellProfiler,
00:01:20.14kan du begynde at justere den for at tilpasse den til dit biologiske problem.
00:01:24.10Det vigtigste mål er naturligvis at identificere og måle
00:01:27.04nogle former for biologiske enheder,
00:01:28.16hvorvidt det er celler eller kolonier eller synapser og så videre.
00:01:31.09De beslutninger, der skal træffes, er,
00:01:33.03hvilke strukturer eller regioner eller kompartmenter ønsker du at identificere?
00:01:36.04hvordan skal de identificeres?,
00:01:37.13og endelig, hvilke funktioner skal måles?
00:01:39.01Og når du sammensætter modulerne i CellProfiler,
00:01:41.03 er det den slags spørgsmål, du vil stille dig selv.
00:01:44.07Du blander og max… matcher disse moduler for at opbygge en pipeline,
00:01:47.12eller en arbejdsgang, der løser din opgave.
00:01:49.25Nu er nogle af disse trin meget trivielle,
00:01:51.13for eksempel at opdele farverne i et flerkanalsbillede.
00:01:53.25 Nogle af trinene har du måske ikke tænkt på før,
00:01:56.03men du… det er meget vigtigt at gøre ting som at
00:01:58.19korrigere belysningen for at forbedre kvaliteten af den kvantificering
00:02:01.12som du får fra dine billeder.
00:02:03.1222Når du har forbehandlet dine billeder efter din smag,
00:02:06.04kan du indsætte moduler, der identificerer strukturer og rum af interesse,
00:02:08.23 såsom kerner eller cellegrænser,
00:02:10.16som vist her.
00:02:12.04Dette er ofte den udfordrende del af opsætningen af en arbejdsgang til billedanalyse,
00:02:15.09men der er masser af værktøjer og tips til at give dig…
00:02:17.0427give dig en hjælpende hånd der.
00:02:20.09Nogle af de typer parametre, som du skal justere i denne proces
00:02:23.28inkluderer justering af indstillinger til bestemmelse af forgrunden
00:02:26.26mod baggrunden.
00:02:28.08Så her er et eksempel, hvor det er lidt for strengt…
00:02:30.08lidt for lempeligt, og så lidt for strengt,
00:02:31.08.29og til sidst lige tilpas.
00:02:33.23Der er andre indstillinger, der giver dig mulighed for at
00:02:36.14afgøre den passende opdeling versus sammenlægning for nogle objekter.
00:02:39.06Så du kan se, at der er fire kerner her
00:02:40.27som er vist helt sammenklistret.
00:02:42.14Vi justerede indstillingerne, indtil de blev adskilt korrekt,
00:02:45.14og vi justerede indstillingerne, indtil de blev adskilt korrekt,
00:02:45.13ved hjælp af de forskellige indstillinger i modulerne.
00:02:48.24Og når man først har identificeret de interessante strukturer,
00:02:50.28 er det faktisk meget ligetil at måle deres egenskaber.
00:02:53.28Du skal bare sætte forskellige moduler ind for disse forskellige kategorier af målinger,
00:02:56.24 som omfatter regnskab for, hvor mange af en ting der findes;
00:02:59.02størrelser; former;
00:03:00.22strukturer, som er glatheden af et fluorescerende intensitetsfarvningsmønster;
00:03:04.22og såvel som mængden af intensitet, som kan svare til den faktiske mængde af et proteinprodukt, for eksempel, i dine billeder;
00:03:10.12 samt ting som rumlige relationer.
00:03:13.13Nu, når din pipeline er sat op efter din smag,
00:03:15.15kan du køre den på mange billeder automatisk.
00:03:17.25Nu, hvis det er et lille antal,
00:03:19.19kan du måske køre den på din bærbare eller stationære computer.
00:03:21.07Hvis det er et meget stort eksperiment,
00:03:23.01kan det være nødvendigt at køre dine billeder på en computerklynge
00:03:25.10eller bruge cloud-ressourcer online.
00:03:27.15Og der findes værktøjer til at hjælpe dig med begge dele.
00:03:29.Endelig kan du udforske dine data ved hjælp af, virkelig,
00:03:32.18 enhver dataanalyse-software.
00:03:34.07En af mulighederne er CellProfiler Analyst.
00:03:36.11Det er designet til at give dig mulighed for at udforske data fra store sæt af billeder
00:03:38.23hvor dataene er interaktivt knyttet til billederne.
00:03:41.16Det giver dig også mulighed for at klassificere fænotyper automatisk.
00:03:43.22Lad os se på begge disse funktioner.
00:03:45.28Først udforskningsværktøjerne.
00:03:47.23Det indeholder mange datavisualiseringer
00:03:49.22som du ville se i et hvilket som helst regnearksprogram.
00:03:51.28 Forskellen er, at i CellProfiler Analyst,
00:03:54.00 er hvert datapunkt knyttet til de billeder, der producerede det pågældende datapunkt.
00:03:57.0008Det giver dig mulighed for at udforske funktionerne i dine billeder
00:03:59.24og de metrikker, der er blevet produceret,
00:04:01.15og forsøge at identificere, hvad…
00:04:03.02hvad der foregår i dit eksperiment,
00:04:04:04.20eller eventuelt endda foretage nogle kvalitetskontrolforanstaltninger
00:04:07.02for at identificere, om der er billeder, der er slørede,
00:04:09.00eller har mætning eller andre former for artefakter i dem.
00:04:12.04Og den mest populære funktion i CellProfiler Analyst er dens klassifikator.
00:04:15.26Den viser en række celler fra dit eksperiment
00:04:19.01– eller andre objekter, som du har identificeret–
00:04:21.08og den beder dig om at sortere dem
00:04:23.21på baggrund af deres fænotype af interesse.
00:04:24.29Og så du….
00:04:26.15Det eneste du skal gøre er at trække og slippe de enkelte celler
00:04:28.11for at sortere dem som positive og negative for en fænotype,
00:04:31.05eller du kan virkelig have så mange felter, som du vil.
00:04:32.25Og mens du sorterer de enkelte celler,
00:04:36.03 lærer computeren af dig og forsøger at identificere,
00:04:38.
00:04:42.03 Efterhånden som du sorterer flere og flere celler,
00:04:45.02og efterhånden som du retter fejl,
00:04:46.02og efterhånden som du retter fejl,
00:04:46.26 bliver klassifikatoren bedre og bedre,
00:04:48.14til det punkt, hvor computeren kan erstatte dig med at give det korrekte svar
00:04:52.20for et stort antal celler.
00:04:54.10Så når først klassifikatoren er trænet,
00:04:56.01kan du sortere… du kan score millioner eller milliarder af celler
00:04:59.13på en fuldstændig automatiseret måde.
00:05:00.24Mit laboratorium har arbejdet sammen med flere andre rundt om i verden
00:05:03.10om at skabe et nyt webbaseret værktøj til klassificering af billeder
00:05:05.24der er drevet af deep learning.
00:05:07.16Så tag et kig på deres websted
00:05:09.08for at se, om det er klar til brug.
00:05:11.26Du kan lære mere gennem disse relaterede iBiology-videoer
00:05:14.18om mikroskopi og billedanalyse.
00:05:05:16.10Og jeg håber, at du vil prøve at analysere biobilleder,
00:05:05:18.19 ved hjælp af CellProfiler,
00:05:05:20.04og gå til det online Scientific Community Image Forum, hvis du har brug for hjælp til at komme i gang.

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret.