00:00:15.00 ブロード研究所のアン・カーペンターです。
00:00:17.08 CellProfilerプロジェクトのリーダーの一人です。
00:00:19.18 本日はCellProfilerを紹介したいと思います。00:00:24.18。生物学的実体や画像を識別して測定し、
00:00:27.06、小規模な実験から大規模なものまで、
00:00:29.11、あらゆる規模で画像を処理できる画像解析用のフリー＆オープンソースのソフトウェアです
00:00:31.
00:00:34.12 まず、CellProfiler の基本をいくつか。
00:00:36.09 生物学者が設計したもので、それが私です。
00:00:42.19 最新の計算手法と日常のベンチバイオロジストとの間のギャップを埋めるために。
00:00:45.17 オープンソースなので、必要なら独自のモジュールを書くことができます。また、Bio-Formats のおかげで、180 以上の顕微鏡ファイル形式
00:00:57.00 を読み込むことができます。
00:00:58.18 多くの指標から、CellProfiler は生物学者の間で非常に人気があり
00:01:00.26 愛されていることがわかります。
00:01:03.08 CellProfiler を使い始めるのに最適なのは、サンプルパイプラインを見つけることです。
00:01:06.24 CellProfiler が使用されている論文を読んだり
00:01:09.08 オンライン質疑応答フォーラム forum.sc からも探せますし
00:01:13.08 CellProfiler のサンプルパイプラインを見つけることもできます。
00:01:18.21 パイプラインを CellProfiler にロードしたら、
00:01:20.14 あなたの生物学的問題に合わせてカスタマイズするために、それを調整し始めることができます。10もちろん主な目標は、
00:01:27.04 ある種の生物学的実体を特定して測定することです。
00:01:28.16 細胞、コロニー、シナプスなど、さまざまです。
00:01:31.09 判断すべきは、
00:01:33.03 どの構造、領域、区画を特定したいのか、また、
0.01:33.05 どのように特定したいのか、など。
00:01:36.04それらをどのように特定するのか？
00:01:37.13 そして最後に、どの特徴を測定するか？
00:01:39.01 そしてCellProfilerでモジュールを組み立てるとき、
00:01:41.03 これらの質問は、あなた自身に問いかけているようなものでしょう。
00:01:44.07 これらのモジュールを組み合わせて、タスクを達成するためのパイプライン、
00:01:47.12 またはワークフローを構築するのです。
00:01:51.13 例えばマルチチャンネル画像の色を分けるなどです。
00:01:53.25以前は思いつかなかったようなステップもありますが、
00:01:56.03 照明を補正して、画像から得られる定量化の質を高めることは非常に重要です
00:02:01.12.22画像を好みに合わせて前処理したら、
00:02:06.04、核や細胞の境界など、関心のある構造や区画を特定するモジュールを入れることができます
00:02:10.23。
00:02:12.04 画像解析ワークフローの設定において、これはしばしば困難な部分ですが、多くのツールやヒントがあります…
00:02:17.
00:02:20.09 このプロセスで調整する必要があるパラメータの種類には、前景を決定するための設定の調整
00:02:23.28が含まれます
00:02:26.
00:02:28.08 では、この例では、少し厳しすぎる…
00:02:30.08 少し甘すぎる、そして少し厳しすぎる、
00:02:31.
00:02:33.23There are other settings allowing you to decide the appropriate splitting versus merger for some objects.
00:02:39.06So, you can see four nuclei here
00:02:40.27that is shown all stuck together.
00:02:42.14 We adjusted the settings until those were separated properly,
00:02:45.14The setting was adjusted by the right.
00:02:48.24 興味のある構造を特定したら、
00:02:50.28 その特性を測定するのは、実はとても簡単なことです。
00:02:53.28 これらの異なるカテゴリのメトリクスのための異なるモジュールをポップインするだけです。
00:02:56.24 これには、ものがいくつ存在するか;
00:02:59.02s; shape;
00:03:00.
00:03:00.22 テクスチャ（蛍光強度染色パターンの滑らかさ）、および強度の量（画像内のタンパク質生成物の実際の量に対応することができます）、さらに空間的な関係といったものです。
00:03:17.25 さて、数が少なければ
00:03:19.19 ラップトップやデスクトップで実行できるかもしれませんが、
00:03:21.07 非常に大きな実験であれば
00:03:23.
00:03:25.10 またはオンラインのクラウドリソースを使用する必要があるかもしれません。
00:03:27.15 また、その両方を行うためのツールもあります。21最後に、
00:03:32.18 データ分析ソフトウェアを使って、データを調べることができます。
00:03:34.07 1つの選択肢として、CellProfiler Analystがあります。11大規模な画像セットからデータを探索できるように設計されています
00:03:38.23ここでデータは画像にインタラクティブにリンクされています
00:03:41.16表現型を自動的に分類することもできます
00:03:43.07このソフトを使用すると、画像からデータを抽出することができます
00:03:44.08
00:03:45.28 まず、探索ツールです。
00:03:47.23 これには多くのデータ視覚化
00:03:49.22が含まれており、これはどの表計算ソフトウェアでも見ることができるようなものです。
00:03:51.28 CellProfiler Analyst では、各データポイントが、そのデータポイントを生成した画像にリンクされている点が異なります
00:03:54.00。これにより、画像の特徴
00:03:59.24と生成されたメトリクス
00:04:01.15を調査し、実験で何が起きているのか
00:04:03.02を特定しようとすることができます。また、画像にぼやけや
00:04:09.00、彩度や他の種類のアーチファクトがあるかどうかを特定するために、品質管理手段
00:04:07.02を行う可能性さえあるのです。
00:04:12.04 そして CellProfiler Analyst の最も人気のある機能は、分類機能です。
00:04:15.26 この機能では、実験から得た多数の細胞
00:04:19.01 — あるいは識別したその他のオブジェクト —
00:04:21.08 を表示して、関心のある表現型に基づいて
00:04:23.21 分類するかどうか尋ねられます。
00:04:26.15 あなたがしなければならないのは、個々の細胞をドラッグアンドドロップして
00:04:28.11、表現型に対してポジティブとネガティブに分類するだけです。
00:04:32.25 そして、あなたが個々の細胞を分類している間、
00:04:36.03 コンピューターはあなたから学び、
00:04:38.
00:04:42.03 より多くの細胞をソートするにつれて、
00:04:45.02 エラーを修正するにつれて、
00:04:46.26分類器はどんどん良くなっていき、
00:04:48.14、多数のセルに対して正しい答えを出すのにコンピュータがあなたの代わりになれるくらいになります
00:04:52.20。10一度分類器を学習させると、
00:04:56.01 分類することができます… 何百万、何十億という細胞を
00:04:59.13 完全自動で得点化できます。
00:05:00.24 私のラボは世界中のいくつかの他の機関と協力して、
00:05:03.10 画像分類用の新しいウェブベースツールを作成中です
00:05:05.24 深層学習によって動いています
00:05:07.
00:05:07.16
00:05:09.08
00:05:11.26 顕微鏡と画像解析に関するiBiologyの関連動画
00:05:14.18でさらに詳しく知ることができます。
00:05:16.10 また、CellProfiler を使ってバイオ画像解析を試してみてください。
00:05:18.19 もし始めるのに手助けが必要なら、オンラインの Scientific Community Image Forum にアクセスしてください。