CellProfiler - CellProfiler

CellProfiler
Логотип CellProfiler 2017.png
Разработчики)Энн Э. Карпентер, Туис Джонс, Ли Каменцки, Аллен Гудман, Клэр Маккуин и другие (Broad Institute )
Стабильный выпуск
4.0.5 (ревизия 48f978c) / 29 сентября 2020 г.; 55 дней назад (2020-09-29)
Репозиторий
Отредактируйте это в Викиданных
Операционная системаЛюбые (Python -на основании)
ТипОбработка изображений & Анализ изображений
ЛицензияBSD 3-пункт
Интернет сайтwww.cellprofiler.org

CellProfiler[1][2] бесплатно, Открытый исходный код программное обеспечение, предназначенное для того, чтобы биологи, не обученные компьютерному зрению или программированию, могли количественно измерять фенотипы из тысяч изображений автоматически. Расширенные алгоритмы анализа изображений доступны в виде отдельных модулей, которые можно последовательно разместить вместе, чтобы сформировать трубопровод; затем конвейер используется для идентификации и измерения биологических объектов и характеристик на изображениях, особенно тех, которые получены с помощью флуоресцентная микроскопия.

Распределения доступны для Майкрософт Виндоус, macOS, и Linux. В исходный код для CellProfiler находится в свободном доступе.[3] CellProfiler разработан Broad Institute's Платформа обработки изображений.[4]

особенности

CellProfiler может читать и анализировать наиболее распространенные форматы изображений микроскопии.[5] Биологи обычно используют CellProfiler для идентификации интересующих объектов (например, клеток, колоний, C. elegans черви), а затем измерить их интересующие свойства.[6] Специализированные модули для коррекции освещенности могут применяться в качестве этапа предварительной обработки для устранения искажений из-за неравномерного освещения.[7] Идентификация объекта (сегментация ) выполняется с помощью машинного обучения или определение порога изображения, распознавание и разделение сгруппированных объектов, а также удаление или объединение объектов на основе размера или формы.[8] Каждый из этих шагов настраивается пользователем для своего уникального анализа изображений.

Для каждой идентифицированной клетки или субклеточного компартмента можно произвести широкий спектр измерений, включая: морфология, интенсивность и текстура среди прочего. Эти измерения доступны с помощью встроенных инструментов просмотра и построения графиков данных, экспорта в разделенные запятыми электронная таблица формат,[9] или импорт в MySQL или SQLite база данных.[10]

CellProfiler взаимодействует с высокопроизводительными научными библиотеками NumPy и SciPy для многих математических операций среда Open Microscopy Environment[11] Библиотека биоформатов Консорциума для чтения более 100 форматов файлов изображений, ImageJ для использования плагинов и макросов, и ilastik для классификации на основе пикселей.[12] Несмотря на то, что CellProfiler разработан и оптимизирован для большого количества двумерных изображений (наиболее распространенный формат экранных изображений с высоким содержанием), он поддерживает анализ небольших экспериментов и промежуток времени фильмы.[13]

История

CellProfiler был выпущен в декабре 2005 года учеными из Институт биомедицинских исследований Уайтхеда и Массачусетский Институт Технологий.[14] В настоящее время он разрабатывается и поддерживается Плотник Лаборатория на платформе визуализации Broad Institute.[15]

Первоначально разработан в MATLAB,[14] это было переписано на Python и выпущен как CellProfiler 2.0 в 2010 году.[2] Версия 3.0, поддерживающая объемный анализ стеков 3D-изображений и дополнительные модули глубокого обучения, была выпущена в октябре 2017 года.[16] CellProfiler 4.0 был выпущен в сентябре 2020 года и ориентирован на скорость, удобство использования и улучшения служебных программ с наиболее ярким примером перехода на Python 3.[17]

Сообщество

Поскольку CellProfiler является бесплатным, Открытый исходный код проект, любой может разработать собственную обработку изображений алгоритмы как новый модуль для CellProfiler и внести свой вклад в проект.[18] На веб-сайте CellProfiler есть форум для обсуждения, где новые пользователи могут получить ответы на свои вопросы, обычно от создателей проекта.[19]

использованная литература

  1. ^ Карпентер А.Е., Джонс Т.Р., Лампрехт М.Р., Кларк С., Канг И.Х., Фриман О., Гертин Д.А., Чанг Дж.Х., Линдквист Р.А., Моффат Дж., Голланд П., Сабатини Д.М. (2006). «CellProfiler: программное обеспечение для анализа изображений для определения и количественной оценки клеточных фенотипов». Геномная биология. 7 (10): R100. Дои:10.1186 / gb-2006-7-10-r100. ЧВК  1794559. PMID  17076895.
  2. ^ а б 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. Дои:10.1093 / биоинформатика / btr095. ЧВК  3072555. PMID  21349861.
  3. ^ "CellProfiler wiki". GitHub. Декабрь 2016 г.
  4. ^ «Платформа визуализации». Broad Institute. 2018.
  5. ^ "CellProfiler - Документация по Bio-Formats 5.2.1". www.openmicroscopy.org. Получено 2016-08-29.[постоянная мертвая ссылка ]
  6. ^ Lamprecht, Michael R .; Сабатини, Дэвид М .; Карпентер, Энн Э. (01.01.2007). «CellProfiler: бесплатное универсальное программное обеспечение для автоматического анализа биологических изображений». Биотехнологии. 42 (1): 71–75. Дои:10.2144/000112257. ISSN  0736-6205. PMID  17269487.
  7. ^ Singh, S .; Bray, M.-A .; Jones, T. R .; Карпентер, А. Э. (01.12.2014). «Трубопровод коррекции освещенности изображений для высокопроизводительной микроскопии». Журнал микроскопии. 256 (3): 231–236. Дои:10.1111 / jmi.12178. ISSN  1365-2818. ЧВК  4359755. PMID  25228240.
  8. ^ «Определить основные объекты». d1zymp9ayga15t.cloudfront.net. Получено 2016-08-29.
  9. ^ «ExportToSpreadsheet». d1zymp9ayga15t.cloudfront.net. Получено 2016-08-29.
  10. ^ «ExportToDatabase». d1zymp9ayga15t.cloudfront.net. Получено 2016-08-29.
  11. ^ «Открытая среда для микроскопии». Получено 2018-05-07.
  12. ^ "CellProfiler / CellProfiler". GitHub. Получено 2016-08-29.
  13. ^ Брей, Марк-Энтони; Карпентер, Энн Э. (01.01.2015). «CellProfiler Tracer: исследование и проверка данных изображений, полученных с помощью покадровой микроскопии с высокой пропускной способностью». BMC Bioinformatics. 16: 368. Дои:10.1186 / s12859-015-0759-x. ISSN  1471-2105. ЧВК  4634901. PMID  26537300.
  14. ^ а б «Какова наилучшая практика сотрудничества с компьютерным биологом?». Сотовые системы. 3 (1): 7–11. 2016. Дои: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. ^ «Выпуск CellProfiler 4.0: повышение скорости, полезности и удобства использования». carpenterlab.broadinstitute.org. Получено 2020-10-16.
  18. ^ "CellProfiler / CellProfiler". GitHub. Получено 2016-08-29.
  19. ^ «CellProfiler». forum.cellprofiler.org. Получено 2016-08-29.

внешние ссылки