CellProfiler

00:00:15.00Ciao, sono Anne Carpenter del Broad Institute,
00:00:17.08e uno dei leader del progetto CellProfiler.
00:00:19.18Oggi, vorrei presentarvi CellProfiler.
00:00:22.00È un software gratuito e open-source per l’analisi delle immagini
00:00:24.18che può identificare e misurare entità e immagini biologiche;
00:00:27.06elaborare grandi immagini su qualsiasi scala,
00:00:29.11da un esperimento su piccola scala a uno su larga scala;
00:00:31.21e esportare i dati per ulteriori analisi.
00:00:34.12Primo, alcune nozioni di base su CellProfiler.
00:00:36.09È stato progettato da un biologo – che sono io.
00:00:38.09Ho scritto la prima versione molti anni fa
00:00:40.13per colmare il divario tra gli ultimi metodi computazionali
00:00:42.19e i biologi da banco di tutti i giorni.
00:00:44.08È gratuito.
00:00:45.17E poiché è open-source, puoi scrivere i tuoi moduli se ne hai bisogno.
00:00:48.11Esegue su Windows, Mac e Linux,
00:00:50.22interfaccia con molti altri popolari software di analisi di bioimmagini,
00:00:53.22e legge più di 180 formati di file di microscopia
00:00:57.00grazie a Bio-Formats.
00:00:58.18E secondo molti parametri, CellProfiler è molto popolare
00:01:00.26e molto amato dai biologi.
00:01:03.08Il posto migliore per iniziare con CellProfiler
00:01:05.04è trovare una pipeline di esempio,
00:01:06.24oppure da un articolo che hai letto dove è stato usato CellProfiler;
00:01:09.08dal forum online di domande e risposte, forum.sc;
00:01:13.13o dalla pagina degli esempi di CellProfiler, e alcuni di questi esempi sono mostrati qui.
00:01:18.21Una volta che avete caricato una pipeline in CellProfiler,
00:01:20.14potete iniziare a modificarla per adattarla al vostro problema biologico.
00:01:24.10L’obiettivo principale, naturalmente, è quello di identificare e misurare
00:01:27.04qualsiasi tipo di entità biologica,
00:01:28.16che siano cellule o colonie o sinapsi e così via.
00:01:31.09Le decisioni da prendere sono,
00:01:33.03quali strutture o regioni o compartimenti vuoi identificare?
00:01:36.04come identificarle?
00:01:37.13e infine, quali caratteristiche misurare?
00:01:39.01E mentre mettete insieme i moduli in CellProfiler,
00:01:41.03queste sono le domande che vi farete.
00:01:44.07Tu mescoli e abbini questi moduli per costruire una pipeline,
00:01:47.12o un flusso di lavoro, che realizza il tuo compito.
00:01:49.25Ora, alcuni di questi passi sono molto banali,
00:01:51.13per esempio dividere i colori di un’immagine multicanale.
00:01:53.25Alcuni dei passi a cui potreste non aver pensato prima,
00:01:56.03ma voi… è molto importante fare cose come
00:01:58.19correggere l’illuminazione per migliorare la qualità della quantificazione
00:02:01.12che si ottiene dalle immagini.
00:02:03.22Una volta che hai preprocessato le immagini a tuo piacimento,
00:02:06.04 puoi inserire moduli che identificano strutture e compartimenti di interesse,
00:02:08.23come i nuclei o i bordi delle cellule,
00:02:10.16come mostrato qui.
00:02:12.04Questa è spesso la parte impegnativa dell’impostazione di un flusso di lavoro di analisi delle immagini,
00:02:15.09ma ci sono molti strumenti e suggerimenti per darvi…
00:02:17.
00:02:20.09Alcuni dei tipi di parametri che dovrai regolare in quel processo
00:02:23.28includono la regolazione delle impostazioni per determinare il primo piano
00:02:26.26contro lo sfondo.
00:02:28.08Quindi, ecco un esempio in cui è un po’ troppo severo…
00:02:30.08un po’ troppo indulgente, e poi un po’ troppo severo,
00:02:31.29e infine giusto.
00:02:33.23Ci sono altre impostazioni che ti permettono di
00:02:36.14decidere la divisione appropriata rispetto alla fusione per alcuni oggetti.
00:02:39.06Così, puoi vedere che ci sono quattro nuclei qui
00:02:40.27che sono mostrati tutti attaccati insieme.
00:02:42.14Abbiamo regolato le impostazioni finché questi erano separati correttamente,
00:02:45.13utilizzando le varie impostazioni all’interno dei moduli.
00:02:48.24E una volta identificate le strutture di interesse,
00:02:50.28è davvero molto semplice misurare le loro proprietà.
00:02:53.28 Basta inserire diversi moduli per queste diverse categorie di metriche,
00:02:56.24che includono la contabilità di quante cose esistono;
00:02:59.02 dimensioni; forme;
00:03:00.22textures, che è la fluidità di un modello di colorazione di intensità fluorescente;
00:03:04.22e così come la quantità di intensità, che può corrispondere alla quantità effettiva di un prodotto proteico, per esempio, nelle vostre immagini;
00:03:10.12come pure cose come le relazioni spaziali.
00:03:13.13Ora, una volta che la vostra pipeline è impostata a vostro piacimento,
00:03:15.15può essere eseguita automaticamente su molte immagini.
00:03:17.25Ora, se si tratta di un piccolo numero,
00:03:19.19potresti eseguirla sul tuo portatile o desktop.
00:03:21.07Se si tratta di un esperimento molto grande,
00:03:23.01potresti aver bisogno di eseguire le tue immagini su un cluster di calcolo
00:03:25.10o usare risorse cloud online.
00:03:27.15E ci sono strumenti che ti aiutano a fare entrambe le cose.
00:03:29.21Infine, potete esplorare i vostri dati usando, davvero,
00:03:32.18qualsiasi software di analisi dei dati.
00:03:34.07Una opzione è CellProfiler Analyst.
00:03:36.11È progettato per permettervi di esplorare i dati da grandi insiemi di immagini
00:03:38.23dove i dati sono collegati interattivamente alle immagini.
00:03:41.16Consente anche di classificare i fenotipi automaticamente.
00:03:43.22Guardiamo entrambi questi tipi di caratteristiche.
00:03:45.28Primo, gli strumenti di esplorazione.
00:03:47.23Contiene molte visualizzazioni di dati
00:03:49.22che vedreste, in realtà, in qualsiasi software per fogli di calcolo.
00:03:51.28La differenza è che in CellProfiler Analyst,
00:03:54.00ogni punto dati è collegato alle immagini che hanno prodotto quel punto dati.
00:03:57.08Questo ti permette di esplorare le caratteristiche delle tue immagini
00:03:59.24e le metriche che sono state prodotte,
00:04:01.15e cercare di identificare cosa…
00:04:03.02cosa sta succedendo nel tuo esperimento,
00:04:04.20o potenzialmente anche fare alcune misure di controllo della qualità
00:04:07.02 per identificare se ci sono immagini che sono sfocate,
00:04:09.00o hanno saturazione o altri tipi di artefatti.
00:04:12.04 E la caratteristica più popolare di CellProfiler Analyst è il suo classificatore.
00:04:15.26Quello che fa è visualizzare un certo numero di cellule dal tuo esperimento
00:04:19.01– o altri oggetti che hai identificato —
00:04:21.08e ti chiede di ordinarle
00:04:23.21in base al loro fenotipo di interesse.
00:04:24.29E così tu…
00:04:26.15 tutto quello che dovete fare è semplicemente trascinare e rilasciare le singole cellule
00:04:28.11per ordinarle come positive e negative per un fenotipo,
00:04:31.05o davvero potete avere tutti i contenitori che volete.
00:04:32.25E poi, mentre ordinate le singole cellule,
00:04:36.03il computer sta imparando da voi e cerca di identificare,
00:04:38.24quali sono le metriche delle cellule che distinguono i diversi gruppi?
00:04:42.03 Man mano che ordinate sempre più cellule,
00:04:45.02e correggete gli errori,
00:04:46.26il classificatore diventa sempre migliore,
00:04:48.14 fino al punto in cui il computer può sostituirti nel dare la risposta corretta
00:04:52.20per un gran numero di celle.
00:04:54.10Quindi, una volta che il classificatore è addestrato,
00:04:56.01si può ordinare… si possono classificare milioni o miliardi di cellule
00:04:59.13in modo completamente automatico.
00:05:00.24Il mio laboratorio ha lavorato con molti altri in tutto il mondo
00:05:03.10per creare un nuovo strumento basato sul web per classificare le immagini
00:05:05.24che è alimentato dal deep learning.
00:05:07.16Quindi, date un’occhiata al suo sito web
00:05:09.08per vedere se è pronto per l’uso.
00:05:11.26Potete saperne di più attraverso questi video correlati di iBiology
00:05:14.18sulla microscopia e l’analisi delle immagini.
00:05:16.10E spero che farete un tentativo con l’analisi delle bioimmagini,
00:05:18.19 usando CellProfiler,
00:05:20.04e andate al forum online della Comunità Scientifica sulle immagini se avete bisogno di aiuto per iniziare.

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