科尔克

用于进行共同本地化分析的R包。

概述

有几个R包可用于进行图像分析，这是一个非常广泛的主题。因此，当我们中的一些人只想在少量显微镜图像上进行简单的共同定位计算时，他们可能会感到茫然。这个包提供了一个简单的直接工作流，用于加载图像、选择感兴趣区域（ROI）和计算共同本地化统计信息。包中包含一个闪亮的应用程序可以在本地调用，以半自动的方式交互选择感兴趣的区域。该软件包基于R软件包成像仪.

正在安装科尔克

科罗拉多州在上可用CRAN（起重机）可以使用安装

#从起重机上安装
安装.包(“colocr”)

软件包开发版本位于github.

#从github安装
开发工具::安装_工具('ropensci/colocr')

此软件包取决于成像仪它具有一些外部依赖性。安装说明成像仪可以找到在这里.

入门

要开始，请加载所需的包和图像。以下图像来自DU145型细胞系和染色检测两种蛋白；RKIP公司和生命周期3然后，使用roi选择（_S）最后，通过突出显示图像上的ROI来检查参数的适当性。

#加载库
图书馆(科尔克)

#加载图像
佛罗里达州 <- system.file（系统文件）('外部数据','图像0001_.jpg'，程序包= “colocr”)
国际货币基金组织 <- 图像_加载(佛罗里达州)

#选择ROI并显示结果
票面价值(mfrow公司= c（c）(2,2)，3月= 代表(1,4))

国际货币基金组织 %>%
  roi选择（_S）(门槛= 90) %>%
  roi_show（滚动显示）()

使用附带的闪亮的应用程序。要启动应用程序，请运行。

运行应用程序（_A）()

分析的重置取决于特定类型的图像。现在，科尔克实现两个简单的联合本地化统计；皮尔逊系数相关性（PCC）和Manders重叠系数（主运行中心）.

为了应用这两种相关性度量，我们首先获得像素强度并调用roi_测试在合并图像上。

#计算共同本地化统计
国际货币基金组织 %>%
  roi选择（_S）(门槛= 90) %>%
  roi_测试(类型= “两者”)

可以使用可用软件包的web界面进行相同的分析和更多分析在这里

鸣谢

• 来自黎文庄（Lai Huyen Trang）
  
• 来自的测试示例Colocalization基准源（CBS）
  
• 联合本地化统计的实施Dunn等人。

引用

引用(“colocr”)