00:00:15.00Hi, eu sou Anne Carpenter do Broad Institute,
00:00:17.08 e uma das líderes do projeto CellProfiler.
00:00:19.18 Hoje, eu gostaria de apresentar o CellProfiler.
00:00:22.00 É um software livre e de código aberto para análise de imagens
00:00:24.18at pode identificar e medir entidades e imagens biológicas;
00:00:27.06 processar imagens grandes em qualquer escala,
00:00:29.11de uma experiência em pequena escala para uma grande;
00:00:31.21e dados de exportação para análise posterior,
00:00:34.12Primeiro, algumas noções básicas sobre CellProfiler,
00:00:36.09Foi projetado por um biólogo — esse sou eu,
00:00:38.09Eu escrevi a primeira versão há muitos anos,
00:00:40.13 Para preencher a lacuna entre os últimos métodos computacionais
00:00:42.19 e os biólogos do dia-a-dia.
00:00:44.08 É grátis.
00:00:45.17 E porque é de código aberto, você pode escrever seus próprios módulos se precisar.
00:00:48.11 É executado em Windows, Mac e Linux,
00:00:50.22interfaces com muitos outros softwares populares de análise de bioimagens,
00:00:53.22 e lê mais de 180 formatos de arquivo microscópico
00:00:57.00bancos para Bio-Formats.
00:00:58.18 E por muitas métricas, CellProfiler é muito popular
00:01:00.26 e bem amado entre os biólogos.
00:01:03.08 O melhor lugar para começar com CellProfiler
00:01:05.04 é encontrar um pipeline de exemplo,
00:01:06.24 ou de um papel que você leu onde CellProfiler foi usado;
00:01:09.08do fórum de perguntas e respostas online, forum.sc;
00:01:13.13ou da página de exemplo do CellProfiler, e alguns destes exemplos são mostrados aqui.
00:01:18.21Após você ter carregado um pipeline no CellProfiler,
00:01:20.14 você pode começar a ajustá-lo para personalizar para seu problema biológico.
00:01:24.10O objetivo principal, é claro, é identificar e medir
00:01:27.04 algum tipo de entidades biológicas,
00:01:28.16 se são células ou colônias ou sinapses e assim por diante,
00:01:31.09As decisões a serem tomadas são,
00:01:33.03 quais as estruturas ou regiões ou compartimentos que você quer identificar?
00:01:36.04 Como identificá-las?
00:01:37.13 e finalmente, que características medir?
00:01:39.01 E à medida que vai juntando os módulos no CellProfiler,
00:01:41.03 estes são os tipos de perguntas que vai fazer a si mesmo.
00:01:44.07 Você mistura e no máximo… combina estes módulos para construir um pipeline,
00:01:47.12 ou um fluxo de trabalho, que realiza sua tarefa,
00:01:49.25Agora, alguns destes passos são muito triviais,
00:01:51.13 por exemplo dividindo as cores de uma imagem multicanal.
00:01:53.25 Alguns dos passos que você talvez não tenha pensado antes,
00:01:56.03mas você… é muito importante fazer coisas como
00:01:58.19 corrigindo a iluminação para melhorar a qualidade da quantificação
00:02:01.12 que você obtém das suas imagens.
00:02:03.22Após ter pré-processado as suas imagens ao seu gosto,
00:02:06.04 você pode colocar módulos que identificam estruturas e compartimentos de interesse,
00:02:08.23 como núcleos ou as bordas das células,
00:02:10.16 como mostrado aqui,
00:02:12.04 Esta é muitas vezes a parte desafiadora da configuração de um fluxo de trabalho de análise de imagens,
00:02:15.09mas há muitas ferramentas e dicas para lhe dar…
00:02:17.27 lhe dê uma mãozinha de ajuda.
00:02:20.09Alguns dos tipos de parâmetros que você precisará ajustar nesse processo
00:02:23.28inclua as configurações de ajuste para determinar o primeiro plano
00:02:26.26versus the background.
00:02:28.08 Então, aqui está um exemplo em que é um pouco demasiado strin…
00:02:30.08a um pouco indulgente demais, e depois um pouco exigente demais,
00:02:31.29 e, finalmente, apenas à direita,
00:02:33.23 Há outras configurações que lhe permitem
00:02:36.14 decidir a divisão apropriada versus a fusão para alguns objectos,
00:02:39.06 Então, pode ver que há quatro núcleos aqui
00:02:40.27 que são mostrados todos colados uns aos outros,
00:02:42.14 Ajustamos as configurações até que estas sejam separadas correctamente,
00:02:45.13utilizando as várias configurações dentro dos módulos.
00:02:48.24 E uma vez identificadas as suas estruturas de interesse,
00:02:50.28 é de facto muito simples de medir as suas propriedades.
00:02:53.28 Você apenas aparece em diferentes módulos para estas diferentes categorias de métricas,
00:02:56.24 que incluem a contabilidade de quantas coisas existem;
00:02:59.02 tamanhos; formas;
00:03.00.22textures, que é a suavidade de um padrão de coloração de intensidade fluorescente;
00:03:04.22 e também a quantidade de intensidade, que pode corresponder à quantidade real de um produto proteico, por exemplo, nas suas imagens;
00:03:10.12 assim como coisas como relações espaciais.
00:03:13.13Agora, uma vez que o seu pipeline esteja configurado ao seu gosto,
00:03:15.15 você pode executá-lo em muitas imagens automaticamente.
00:03:17.25Agora, se for um número pequeno,
00:03:19.19 você pode executá-lo no seu laptop ou desktop.
00:03:21.07Se for uma experiência muito grande,
00:03:23.01 você pode precisar executar suas imagens em um cluster de computação
00:03:25.10 ou usar recursos da nuvem online.
00:03:27.15 E há ferramentas para ajudá-lo a fazer ambos.
00:03:29.21Finalmente, você pode explorar seus dados usando, realmente,
00:03:32.18 qualquer software de análise de dados.
00:03:34.07 Uma opção é CellProfiler Analyst.
00:03:36.11Foi projetado para permitir que você explore dados de grandes conjuntos de imagens
00:03:38.23 onde os dados estão interativamente ligados às imagens.
00:03:41.16 Também permite que você classifique fenótipos automaticamente.
00:03:43.22Vejamos ambos estes tipos de características.
00:03:45.28Primeiro, as ferramentas de exploração.
00:03:47.23 Contém muitas visualizações de dados
00:03:49.22 que você veria, realmente, em qualquer software de planilha.
00:03:51.28 A diferença é que no CellProfiler Analyst,
00:03:54.00 cada datapoint está ligado às imagens que produziram esse datapoint.
00:03:57.08 Isto permite que você explore as características em suas imagens
00:03:59.24 e as métricas que foram produzidas,
00:04:01.15 e tente identificar o que…
00:04:03.02 o que está acontecendo na sua experiência,
00:04:04.04.20ou potencialmente até fazer algumas medidas de controle de qualidade
00:04:07.02 para identificar se há imagens que estão desfocadas,
00:04:09.00 ou têm saturação ou outros tipos de artefatos nelas.
00:04:12.04 E a característica mais popular do CellProfiler Analyst é seu classificador,
00:04:15.26 O que ele faz é exibir um número de células da sua experiência
00:04:19.01– ou outros objetos que você identificou —
00:04:21.08 e pede que você os classifique
00:04:23.21 baseado no fenótipo de interesse deles.
00:04:24.29 E assim você….
00:04:26.15 Tudo que você tem que fazer é apenas arrastar e soltar células individuais
00:04:28.11 para classificá-las como positivas e negativas para um fenótipo,
00:04:31.05 ou realmente você pode ter quantas caixas quiser.
00:04:32.25 E então enquanto você está classificando as células individuais,
00:04:36.03 o computador está aprendendo com você e tentando identificar,
00:04:38.24 quais são as métricas das células que distinguem os diferentes contentores?
00:04:42.03Como você está a ordenar cada vez mais células,
00:04:45.02 e como você está a corrigir erros,
00:04:46.26 o classificador fica cada vez melhor,
00:04:48.14 ao ponto de o computador poder substituí-lo ao fazer a resposta correcta,
00:04:52.20 para um grande número de células,
00:04:54.Assim, uma vez que o classificador é treinado,
00:04:56.01 você pode classificar… você pode marcar milhões ou bilhões de células
00:04:59.13 de uma forma completamente automatizada.
00:05:00.24O meu laboratório tem trabalhado com vários outros em todo o mundo
00:05:03.10 para criar uma nova ferramenta baseada na web para classificar imagens
00:05:05.24 que é alimentada pelo aprendizado profundo.
00:05:07.16 Então, dê uma olhada em seu site
00:05:09.08 para ver se isso está pronto para uso.
00:05:11.26 Você pode aprender mais através destes vídeos iBiology relacionados
00:05:14.18 sobre microscopia e análise de imagens.
00:05:16.10 E eu espero que você dê uma tentativa na análise de bioimagem,
00:05:18.19 usando CellProfiler,
00:05:20.04 e vá para o Fórum de Imagens da Comunidade Científica online se você precisar de ajuda para começar.