CellProfiler

Abstract

现在，生物学家可以使用自动化技术来制备和成像数千个样品，使化学屏幕和功能基因组学(例如，利用RNA干扰)成为可能。这里我们描述了第一个免费的开源系统，它是为灵活的，高通量的细胞图像分析，CellProfiler设计的。CellProfiler可以定量地解决各种生物问题，包括标准分析(例如，细胞计数、大小、每个细胞蛋白水平)和复杂的形态学分析(例如，细胞/细胞器形状或DNA或蛋白质染色的亚细胞模式)。

 

Overview of the software system

CellProfiler是一个可自由使用的模块化图像分析软件，它能够处理成千上万的图像。该软件包含已开发的许多单元类型和分析的方法，也是一个开源的、灵活的平台，用于分享、测试和开发新的方法。大多数图像分析项目，即使是新的细胞类型或分析，都可以通过使用CellProfiler的图形用户界面来简单地完成。

 

Image processing, including illumination correction

图像分析中最关键的步骤之一是照明校正

算法参考文献：

《Methods for highcontent, high-throughput image-based cell screening》2006,被引量40

《A comparison of methods for estimation of intensity nonuniformitiesin 2D and 3D microscope images of fluorescence stained cells》2001，被引量37

Cell identification

CellProfiler的对象识别模块包含多种发布和测试的算法，用于识别基于荧光的细胞。在CellProfiler中构建了几个简单的算法，这些算法的主要对象都是分散的、不一致的，并且相对于背景是明亮的。为了有效地识别聚集的对象，CellProfiler包含了基于先前发布的算法的模块化三步策略。首先，识别和分离聚集的物体；第二，发现物体之间的分界线；第三，一些结果的对象要么被移除，要么根据它们的测量值合并在一起，例如，它们的大小或形状。

在确定了主要对象(通常是原子核)之后，可以更容易地找到围绕每个主要对象(通常是细胞边缘)的辅助对象的边缘。在CellProfiler中实现了一种改进的传播算法。【Voronoi-based segmentation of cells on image manifolds】。其他的亚细胞室也可以被识别，包括细胞质和细胞或核膜。

算法参考文献：

《Algorithms for Applied Digital Image Cytometry》2003，被引量34

《Applying watershed algorithms to the segmentation of clusterednuclei》1997，被引量212

《Combining intensity, edge and shape information for 2D and 3D segmentationof cell nuclei in tissue sections》2004，被引量238

《Segmentation of confocal microscope images of cell nuclei in thicktissue sections》1999，被引量196

《Morphological segmentation》1990，被引量131

Measurements and data analysis

CellProfiler为每个识别的细胞或亚细胞区域测量大量特征，包括区域，形状，强度和纹理。CellProfiler的模块化设计和开源代码可以根据需要快速测量新的细胞表型。可以通过几种方式访问Measurements：使用CellProfiler的内置查看和绘图数据工具；导出电子表格，可以在Microsoft Excel或OpenOffice Calc等程序中打开；导出可以导入数据库的格式，如Oracle或MySQL；或直接用MATLAB。