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比较研究
.2004年1月;57(1):22-33.
doi:10.1002/cyto.a.10107。

用于细胞质自动分割和Rac1激活分类的图像分析

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比较研究

用于细胞质自动分割和Rac1激活分类的图像分析

乔金·林德布拉德等。 细胞计量学A. 2004年1月.
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摘要

背景:Rac1是一种GTP结合分子,参与广泛的细胞过程。利用数字图像分析,可以定量估计单个细胞中激动剂诱导的绿色荧光蛋白Rac1向细胞膜的移位。

方法:本文描述了一种用于细胞分割、特征提取和根据细胞激活(即GFP-Rac1易位和刺激时皱褶形成)对细胞进行分类的全自动图像分析方法。基于四个图像序列的视觉标注产生的训练数据,创建了一个统计分类器。

结果:将自动分类结果与相同时间序列的目视检查结果进行比较。自动分类与视觉分类在大约相同的水平上不同,因为由两个不同的熟练专业人员执行的视觉分类彼此不同。第二个图像集由七个不同浓度激动剂的图像序列组成,分类结果表明,分类器可以检测到在激动剂浓度增加时激活细胞的比例增加。

结论:细胞内的活动,如皱褶的形成,可以通过全自动图像分析进行量化,其准确度可与目视检查相媲美。这种分析可以以每秒数百个细胞的速度进行,并且没有人工判断带来的主观性。

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