Detecting and visualizing cell phenotype differences from microscopy images using transport-based morphometry

doi:10.1073/pnas.1319779111

.2014年3月4日；111(9):3448-53.

doi:10.1073/pnas.1319779111。 Epub 2014年2月18日。

使用基于传输的形态计量学从显微图像中检测和显示细胞表型差异

索拉夫·巴苏¹, 索海尔·科洛里, 古斯塔沃·K·罗德

附属公司

PMID： 24550445
预防性维修识别码：项目经理3948221
内政部： 10.1073/pnas.1319779111

使用基于传输的形态计量学从显微图像中检测和显示细胞表型差异

索拉夫·巴苏等。美国国家科学院程序. 2014.

.2014年3月4日；111(9):3448-53.

doi:10.1073/pnas.1319779111。 Epub 2014年2月18日。

作者

索拉夫·巴苏¹, 索海尔·科洛里, 古斯塔沃·K·罗德

附属

¹宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学计算生物学莱恩中心生物医学工程系和电子与计算机工程系生物图像信息学中心，邮编15213。

PMID： 24550445
预防性维修识别码：项目经理3948221
内政部： 10.1073/pnas.1319779111

摘要

现代显微镜成像设备能够提取更多关于不同分子和蛋白质的亚细胞组织的信息，而不是通过视觉检查获得的信息。通常用于量化从这些图像中提取的细胞的预先确定的数字特征（描述符）长期以来一直被证明有助于区分细胞群（例如，正常与患病）。然而，对所得结果进行直接的视觉或生物学解释通常不是一件小事。我们描述了一种基于最佳质量传输理论检测和可视化细胞类别之间表型差异的方法。该方法是完全自动化的，不需要使用预定义的数字特征，同时允许对最显著的差异进行易于解释的可视化。使用这种方法，我们证明了从肝脏和甲状腺标本中提取的细胞核中外周染色质的分布模式与恶性肿瘤有关。我们还表明，该方法能够以完全自动化的方式正确恢复易位成像分析中生物学上可解释且具有统计学意义的差异。

关键词：细胞形态计量学；高含量筛选；最佳运输。

PubMed免责声明

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

数字

**图1。**
TBM管道示意图。显微镜图像(左侧)首先进行分割以获得单个细胞。（比例尺，7μm）然后对单个图像进行标准化，以消除平移和旋转。最后，将相应图像的嵌入计算在一个线性空间中，该线性空间既具有区分性又具有可视性。

**图2。**
将主成分分析应用于肝脏数据集的线性传输嵌入中获得的前19种变化模式。纵轴表示特定变异模式中染色质变异的SD单位。第一种变化模式表明，细胞核的总体大小是数据集中的主要变化。第二种模式表明，数据集中第二个最丰富的变化是伸长。其余的变异与细胞突起和染色质分布重心的移动相对应。所演示的变化解释了数据集中大约90%的差异。

**图3。**
FHB和正常肝细胞图像坐标在最判别方向上的投影直方图。代表性图像对应于直方图坐标，以投影的SD为单位。这个*P（P）*直方图分离值[在分布统计差异的两样本Kolmogorov-Smirnov检验（18）中]在数值精度内为零。可见，核染色质的外周迁移是肝细胞FHB癌的主要原因。

**图4。**
甲状腺数据集中正常甲状腺滤泡性腺瘤（FA）和甲状腺滤泡癌（FTC）亚群图像的坐标投影直方图在最判别方向上。代表性图像对应于直方图坐标，以投影的SD为单位。成对的*P（P）*直方图分离值[在分布统计差异的两样本Kolmogorov-Smirnov检验（18）中]在数值精度范围内为零。可以看出，细胞核中染色质浓度的放射带模式构成了一个判别因素。

**图5。**
(一个)从第一次实现开始的六次等距分析，注射的沃特曼剂量从左到右等于0、0.977、3.91、15.63、62.5和250 nM。（比例尺，10μm）(B类)在区分0.00–7.81和15.6–250 nM剂量注射的Wortmannin的检测组的最具判别性方向上的数据投影，分别以红色和青色显示。呈现的图像对应于以投影SD为单位的直方图坐标，红色轮廓表示整个数据集中细胞核的平均大小。(C类)将数据投影到最具鉴别性的方向上，该方向用相应的图像将注射不同量的沃特曼的分析分开。每个直方图表示特定剂量沃特曼的分析投影。

**图6。**
FKHR分析中的沃特曼浓度响应曲线。水平轴显示注射的沃特曼的对数剂量[log（0.977 nM）–log（250 nM）]。找到了与剂量值最大相关的方向，纵轴显示了数据在该方向上的归一化投影。呈现的图像与预测值相对应，也与沃特曼药物的活性相对应。红色曲线是根据数据计算得出的沃特曼浓度响应曲线，而蓝色曲线显示与实际曲线拟合的S形函数。请注意，为了可视化目的，所显示的图像是对比度拉伸的。

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1. Demir C，Yener B（2005）《基于组织病理学图像的癌症自动诊断：系统调查》。技术报告TR-05-09（纽约州特洛伊伦斯勒理工学院）
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