PCP自动计数:一个新的斐济/ImageJ插件,用于自动量化平面细胞极性和细胞计数

科学领域:

• 发展生物学 发展生物学
• 细胞生物学 细胞生物学
• 生物图像分析 生物图像分析

背景情况:

• 平面细胞极性 (PCP) 对于组织和器官发育至关重要,涉及精确的细胞方向.
• 在PCP研究中手动测量细胞导向是劳动密集型和耗时的.
• 需要自动化工具来简化PCP研究的数据收集.

研究的目的:

• 开发和验证一个自动化的斐济/ImageJ插件,PCP自动计数 (PCPA),用于细胞计数和PCP测量.
• 评估PCPA在不同生物样本和成像条件中的准确性和实用性.

主要方法:

• 开发了PCPA插件来分析二进制图像,识别细胞结构和计算方向角度.
• 经过验证的PCPA使用小鼠内耳感官表皮质 (耳,耳) 进行了针对βII谱的免疫染.
• 使用一致性相关系数 (CCC) 和布兰德-阿尔特曼分析,将PCPA测量与手动测量进行比较.

主要成果:

• 在细胞计数 (99.81%) 和PCP角度测量 (≥96%的理想精度) 中,PCPA实现了高精度.
• 精度提高到98%-100%,偏差容忍度低于10°.
• 与手动测量相比,观察到微不足道的偏差 (<0.5°) 和0.999的CCC,与小鼠部的手动测量相比.

结论:

• PCPA插件是用于自动细胞计数和PCP角度测量的强大而准确的工具.
• PCPA在各种组织,物种和染色方法中显示出广泛的实用性.
• 使用PCPA进行自动化分析显著提高了研究平面细胞极性的效率.