Úvod

Mikroskopické snímky jsou ze své podstaty kvantitativní, což z nich činí velmi silný zdroj dat. Jako biologovi vám analýza obrazu umožňuje převést tato čísla na poznatky, které odpovídají na biologické otázky. Pro naše účely je analýza obrazu proces měření aspektů biologických jevů zachycených na mikroskopických snímcích. Mikroskopické snímky jsou již ze své podstaty kvantitativní, protože jsou maticemi (tj. mřížkami) čísel. Analýza obrazu je však proces, který tato surová čísla mění na biologicky interpretovatelná měření. Analýza obrazu obvykle zahrnuje řadu kroků, které lze shromáždit do pipeline nebo pracovního postupu analýzy. Jednoduchý příklad workflow je uveden níže:

flowchart LR A[Raw image] -->|Illumination correction| B[Corrected image] B -->|Segmentation| C((Identified objects \n e.g., cells, nuclei)) C -->|Measure size and shape| D(Size and shape measurements \n e.g., Average cell area) B & C-->|Measure intensity|G(Intensity measurements \n e.g., Average eGFP intensity) classDef empty width:0px,height:0px; style G fill:#DCC7FA, stroke:#8338EC style C fill:#FFF4d6,stroke:#FFBE0B style A fill:#FFD6E8,stroke:#F5006A style B fill:#FFD6E8,stroke:#F5006A style D fill:#D6E6FF,stroke:#3A86FF style G fill:#D6E6FF,stroke:#3A86FF

Specifika vašeho pracovního postupu závisí na vaší biologické otázce. Níže uvádíme několik běžných typů analýz pro experimenty s fluorescenční mikroskopií. U každého z nich vysvětlíme klíčové myšlenky, které je třeba pochopit před zahájením, běžná úskalí a odkazy na několik klíčových zdrojů, kde se dozvíte více. Doporučujeme vám, abyste si svou strategii analýzy promysleli ještě před zahájením přípravy vzorku. I když to není vždy možné, rozhovor s odborníkem na analýzu obrazu Cimini2024-uh ve vašem místním klíčovém zařízení nebo položení otázky na fóru image.sc než začnete vám může ušetřit spoustu času a bolestí hlavy, pokud jde o návrh strategie analýzy obrazu. Některé obecné koncepty jsou také zahrnuty v nedávné krátké recenzi {cite}.

Všimněte si, že „automatizovaný“ a „kvantifikovaný“ vůbec nejsou totéž co „přesný“ a „nezaujatý“ – další informace o těchto problémech naleznete v dokumentech ⁹ a ¹⁸.