Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
CellProfiler
Логотип CellProfiler 2017.png
Разработчики)Энн Э. Карпентер , Туис Джонс, Ли Каменцки, Аллен Гудман, Клэр Маккуин и другие ( Институт Броуда )
Стабильный выпуск
4.0.5 (ревизия 48f978c) / 29 сентября 2020 г . ; 6 месяцев назад ( 2020-09-29 )
Репозиторий
Отредактируйте это в Викиданных
Операционная системаЛюбой (на основе Python )
ТипОбработка изображений и анализ изображений
ЛицензияBSD 3-пункт
Веб-сайтwww .cellprofiler .org

CellProfiler [1] [2] - бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, предназначенное для того, чтобы биологи, не обученные компьютерному зрению или программированию, могли автоматически количественно измерять фенотипы по тысячам изображений. Расширенные алгоритмы анализа изображений доступны в виде отдельных модулей, которые можно последовательно разместить вместе, чтобы сформировать конвейер ; затем этот конвейер используется для идентификации и измерения биологических объектов и характеристик на изображениях, в частности, полученных с помощью флуоресцентной микроскопии .

Дистрибутивы доступны для Microsoft Windows , macOS и Linux . Исходный код для CellProfiler находится в свободном доступе. [3] CellProfiler разработан платформой обработки изображений Broad Institute's Imaging Platform. [4]

Особенности [ править ]

CellProfiler может считывать и анализировать наиболее распространенные форматы изображений микроскопии. [5] Биологи обычно используют CellProfiler для идентификации интересующих объектов (например, клеток, колоний, червей C. elegans ), а затем измерения их интересующих свойств. [6] Специализированные модули для коррекции освещенности могут применяться в качестве этапа предварительной обработки для удаления искажений из-за неравномерного освещения. [7] Идентификация ( сегментация ) объекта выполняется посредством машинного обучения или определения порогового значения изображения , распознавания и разделения сгруппированных объектов, а также удаления или объединения объектов на основе размера или формы. [8] Каждый из этих шагов настраивается пользователем для анализа уникального изображения.

Для каждой идентифицированной клетки или субклеточного компартмента можно произвести широкий спектр измерений, включая , среди прочего , морфологию , интенсивность и текстуру . Эти измерения доступны с помощью встроенных инструментов просмотра и построения графиков данных, экспорта в формат электронной таблицы с разделителями-запятыми [9] или импорта в базу данных MySQL или SQLite . [10]

CellProfiler взаимодействует с высокопроизводительными научными библиотеками NumPy и SciPy для многих математических операций, библиотекой Bio-Formats Консорциума Open Microscopy Environment [11] для чтения более 100 форматов файлов изображений, ImageJ для использования плагинов и макросов и ilastik для пикселей. основанная на классификации. [12] Хотя CellProfiler разработан и оптимизирован для большого количества двумерных изображений (наиболее распространенный формат экранных изображений с высоким содержанием), он поддерживает анализ мелкомасштабных экспериментов и покадровых фильмов. [13]

История [ править ]

CellProfiler был выпущен в декабре 2005 года учеными из Института биомедицинских исследований Уайтхеда и Массачусетского технологического института . [14] В настоящее время он разрабатывается и поддерживается лабораторией Карпентера на платформе Imaging Platform Института Броуда . [15]

Первоначально разработанный в MATLAB , [14] он был переписан в Python и выпущен как CellProfiler 2.0 в 2010 году [2] Версия 3.0 поддерживает объемный анализ 3D стеков изображений и факультативных глубоких учебных модулей, был выпущен в октябре 2017 года [16 ] CellProfiler 4.0 был выпущен в сентябре 2020 года и был сосредоточен на улучшении скорости, удобства использования и служебных программ с наиболее ярким примером перехода на Python 3. [17]

Сообщество [ править ]

Поскольку CellProfiler - это бесплатный проект с открытым исходным кодом , любой может разработать свои собственные алгоритмы обработки изображений в качестве нового модуля для CellProfiler и внести свой вклад в проект. [18] Веб-сайт CellProfiler содержит форум для обсуждения, где новые пользователи могут получить ответы на свои вопросы, обычно от создателей проекта. [19]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Карпентер AE, Джонс TR, Lamprecht MR, Clarke C, Kang IH, Friman O, Guertin DA, Chang JH, Lindquist RA, Moffat J, Golland P, Sabatini DM (2006). «CellProfiler: программное обеспечение для анализа изображений для идентификации и количественной оценки клеточных фенотипов» . Геномная биология . 7 (10): R100. DOI : 10.1186 / GB-2006-7-10-R100 . PMC  1794559 . PMID  17076895 .
  2. ^ a b Каменцкий Л., Джонс Т. Р., Фрейзер А., Брей М. А., Логан Д. Д., Мэдден К. Л., Лйоса В., Рюден С., Элисири К. В., Карпентер А. Е. (апрель 2011 г.). «Улучшенная структура, функции и совместимость с CellProfiler: модульное высокопроизводительное программное обеспечение для анализа изображений» . Биоинформатика . 27 (8): 1179–80. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btr095 . PMC 3072555 . PMID 21349861 .  
  3. ^ "CellProfiler wiki" . GitHub . Декабрь 2016 г.
  4. ^ «Платформа обработки изображений» . Широкий институт . 2018.
  5. ^ "CellProfiler - Документация по биоформатам 5.2.1" . www.openmicroscopy.org . Проверено 29 августа 2016 .[ постоянная мертвая ссылка ]
  6. ^ Лампрехт, Майкл Р .; Сабатини, Дэвид М .; Карпентер, Энн Э. (01.01.2007). «CellProfiler: бесплатное универсальное программное обеспечение для автоматического анализа биологических изображений» . Биотехнологии . 42 (1): 71–75. DOI : 10.2144 / 000112257 . ISSN 0736-6205 . PMID 17269487 .  
  7. ^ Singh, S .; Bray, M.-A .; Джонс, TR; Карпентер, AE (2014-12-01). «Конвейер световой коррекции изображений для высокопроизводительной микроскопии» . Журнал микроскопии . 256 (3): 231–236. DOI : 10.1111 / jmi.12178 . ISSN 1365-2818 . PMC 4359755 . PMID 25228240 .   
  8. ^ "IdentifyPrimaryObjects" . d1zymp9ayga15t.cloudfront.net . Проверено 29 августа 2016 .
  9. ^ "ExportToSpreadsheet" . d1zymp9ayga15t.cloudfront.net . Проверено 29 августа 2016 .
  10. ^ «ExportToDatabase» . d1zymp9ayga15t.cloudfront.net . Проверено 29 августа 2016 .
  11. ^ «Открытая среда микроскопии» . Проверено 7 мая 2018 .
  12. ^ "CellProfiler / CellProfiler" . GitHub . Проверено 29 августа 2016 .
  13. ↑ Брей, Марк-Энтони; Карпентер, Энн Э. (01.01.2015). «CellProfiler Tracer: исследование и проверка данных изображений покадровой микроскопии с высокой пропускной способностью» . BMC Bioinformatics . 16 : 368. DOI : 10,1186 / s12859-015-0759-х . ISSN 1471-2105 . PMC 4634901 . PMID 26537300 .   
  14. ^ a b «Каковы основные передовые методы сотрудничества с компьютерным биологом?» . Клеточные системы . 3 (1): 7–11. 2016. doi : 10.1016 / j.cels.2016.07.006 . PMID 27467242 . 
  15. ^ "Лаборатория плотника" . 2018.
  16. ^ Карпентер, AE (2017-10-16). «Выпуск CellProfiler 3.0: быстрее, лучше и 3D» . Блог CellProfiler .
  17. ^ «CellProfiler 4.0 Release: повышение скорости, полезности и удобства использования» . carpenterlab.broadinstitute.org . Проверено 16 октября 2020 .
  18. ^ "CellProfiler / CellProfiler" . GitHub . Проверено 29 августа 2016 .
  19. ^ "CellProfiler" . forum.cellprofiler.org . Проверено 29 августа 2016 .

Внешние ссылки [ править ]

  • Официальный веб-сайт