PLoS ONE· 2020Q1
Yeni ImageJ Eklentisi, Çizik Yara İyileşmesi Analizini Otomatikleştiriyor
An image J plugin for the high throughput image analysis of in vitro scratch wound healing assays
- 825atıf
- Q1SCImago
- 2020yıl
Kısa özet
Yeni bir ImageJ eklentisi, in vitro çizik yara iyileşmesi deneylerinin analizini otomatikleştirerek yara alanı, genişliği ve iyileşme oranını doğru bir şekilde ölçüyor ve yara eğimi için düzeltme yapıyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- In vitro çizik yara iyileşmesi deneylerinin otomatik analizi için bir ImageJ eklentisi geliştirildi.
- Eklenti, yara alanı, yara alanı oranı, ortalama yara genişliği ve genişlik sapmasını ölçer.
- Ortalama yara genişliğini eğim için otomatik olarak düzeltir.
- Parlak alan, faz kontrastı ve floresan mikroskobu görüntüleriyle uyumludur.
- Manuel yöntemlere kıyasla yüksek doğruluk ve standardizasyon sunar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
In vitro scratch wound healing assay, a simple and low-cost technique that works along with other image analysis tools, is one of the most widely used 2D methods to determine the cellular migration and proliferation in processes such as regeneration and disease. There are open-source programs such as imageJ to analyze images of in vitro scratch wound healing assays, but these tools require manual tuning of various parameters, which is time-consuming and limits image throughput. For that reason, we developed an optimized plugin for imageJ to automatically recognize the wound healing size, correct the average wound width by considering its inclination, and quantify other important parameters such as: area, wound area fraction, average wound width, and width deviation of the wound images obtained from a scratch/ wound healing assay. Our plugin is easy to install and can be used with different operating systems. It can be adapted to analyze both individual images and stacks. Additionally, it allows the analysis of images obtained from bright field, phase contrast, and fluorescence microscopes. In conclusion, this new imageJ plugin is a robust tool to automatically standardize and facilitate quantification of different in vitro wound parameters with high accuracy compared with other tools and manual identification.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. PLoS ONE, 2020 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Rehabilitasyon
RehabilitationMedicine