ImageJ在生物图像处理中的应用

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imagej用户使用手册第三部分

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imagej用户使用手册第三部分摘要:一、ImageJ软件简介二、ImageJ 3D可视化技巧1.三维重建2.体积测量3.表面可视化4.透明度调整三、ImageJ实用技巧——常见问题汇总1.图像处理与分析2.插件安装与使用3.系统优化与调整四、结论与展望正文:imageJ用户使用手册第三部分一、ImageJ软件简介ImageJ是一款广泛应用于生物医学图像分析的开放源软件。

它具有强大的图像处理和分析功能,可以满足科研人员在实验研究中的需求。

本部分将为您介绍ImageJ的基本操作和实用技巧,帮助您更好地应用这款软件。

二、ImageJ 3D可视化技巧1.三维重建在ImageJ中,可以使用三维重建功能对扫描获得的立体图像进行可视化。

通过调整视角和光照,可以获得更为直观的三维效果。

此外,还可以对重建结果进行定量分析,为科研工作提供有力支持。

2.体积测量借助ImageJ的体积测量功能,用户可以对三维图像中的物体进行精确测量。

例如,在细胞成像研究中,可以测量细胞的大小、形状以及细胞内结构的体积变化等。

3.表面可视化表面可视化是另一种三维可视化技术,可以直观地展示物体表面的形态特征。

在ImageJ中,通过对图像进行表面重建,可以实现物体表面的可视化。

4.透明度调整在三维可视化过程中,可以通过调整图像的透明度来实现不同组织或结构之间的区分。

这对于观察透明或半透明的样品(如细胞和细胞器)非常有用。

三、ImageJ实用技巧——常见问题汇总1.图像处理与分析在ImageJ中,可以利用各种图像处理工具对图像进行预处理,如平滑、锐化、滤波等。

此外,还可以使用测量工具、ROI(感兴趣区域)工具等进行图像分析。

2.插件安装与使用ImageJ具有丰富的插件资源,用户可以根据需要安装和使用这些插件。

安装完成后,插件会自动集成到ImageJ软件中,方便用户进行相关操作。

3.系统优化与调整为了获得更好的图像处理和分析效果,可以对ImageJ系统进行优化和调整。

imagej用法 -回复

imagej用法 -回复

imagej用法-回复ImageJ是一款功能强大且易于使用的开源图像处理软件。

它由美国国立卫生研究院(NIH)开发,广泛应用于科学研究领域和生物医学图像处理。

本文将一步一步介绍ImageJ的基本用法,帮助读者快速上手使用该软件。

一、ImageJ的安装和启动首先,我们需要下载ImageJ软件并安装到计算机中。

可以通过ImageJ 官方网站(安装完成后,双击桌面上的ImageJ图标启动软件。

软件启动后,会弹出一个欢迎界面,显示软件的版本号和一些基本信息。

点击“OK”按钮关闭欢迎界面,进入软件的主界面。

二、打开和保存图像ImageJ可以打开常见的图像格式,如JPEG、PNG、BMP等。

在主界面中,点击“File”菜单,选择“Open”选项,弹出文件选择对话框。

在对话框中选择要打开的图像文件,并点击“打开”按钮。

软件会将选中的图像文件加载到主界面中显示。

如果想要保存图像,可以选择“File”菜单,然后选择“Save As”选项。

弹出保存对话框后,选择保存的文件路径和文件名,并选择保存的文件格式,最后点击“保存”按钮完成保存操作。

三、基本图像处理操作ImageJ提供了丰富的图像处理操作,包括调整亮度和对比度、裁剪图像、旋转图像等。

下面我们来介绍几个常用的图像处理操作。

1.调整亮度和对比度:点击“Image”菜单,选择“Adjust”选项,然后选择“Brightness/Contrast...”选项。

弹出的对话框中可以通过调整滑动条来改变图像的亮度和对比度。

2.裁剪图像:点击“Image”菜单,选择“Crop”选项。

然后使用鼠标在图像上拖拽一个矩形框,表示要裁剪的区域。

释放鼠标后,软件会自动裁剪选定的区域,并更新显示。

3.旋转图像:点击“Image”菜单,选择“Transform”选项,然后选择“Rotate...”选项。

在弹出的对话框中,可以通过填写角度来指定旋转的角度,然后点击“OK”按钮完成旋转操作。

生物信息学工具的使用教程及其在医学图像分析中的应用

生物信息学工具的使用教程及其在医学图像分析中的应用

生物信息学工具的使用教程及其在医学图像分析中的应用生物信息学是一门研究如何利用计算机科学和统计学的方法来处理生物学数据的学科。

在医学图像分析中,生物信息学工具的应用日益重要,能够帮助我们更好地理解和分析医学图像数据。

本文将介绍几种常用的生物信息学工具,并探讨它们在医学图像分析中的应用。

一、BLASTBLAST(Basic Local Alignment Search Tool)是生物信息学领域中最常用的工具之一。

它可以快速地在数据库中搜索相似的序列,并计算相似性分数。

在医学图像分析中,BLAST可以用于比对医学图像数据与已知数据库中的图像数据,从而找到与之相似的医学图像。

这种相似性比对的结果可以用于疾病诊断和研究。

二、BowtieBowtie是一种用于测序数据比对的工具。

它可以快速地将测序数据与参考基因组进行比对,从而确定DNA或RNA序列中的SNPs(Single Nucleotide Polymorphisms),揭示基因组变异与疾病之间的关联。

在医学图像分析中,Bowtie可以用于比对医学图像数据与参考图像,帮助研究人员发现与特定疾病相关的图像特征。

三、ImageJImageJ是一款开源的图像处理软件,常用于生物医学图像的分析和处理。

它提供了丰富的图像处理工具,如滤波、阈值处理、形态学操作等,能够帮助研究人员提取图像特征、计算形态学参数等。

在医学图像分析中,ImageJ可以用于处理和提取医学图像的特征,为图像分析提供基础。

四、CellProfilerCellProfiler是一种专门用于细胞图像分析的工具,能够对细胞图像进行高通量分析。

它提供了许多预定义的分析模块,可以帮助研究人员定量分析细胞形态学特征。

在医学图像分析中,CellProfiler可以用于对医学图像中的细胞进行分割和形态学特征的提取,从而帮助医学研究人员了解疾病的发展和治疗效果。

五、UCSC Genome BrowserUCSC Genome Browser是一个用于可视化基因组数据的在线工具。

imagej不规则形状灰度值计算

imagej不规则形状灰度值计算

随着科学技术的不断进步,图像处理技术在医学影像、地质勘探、无损检测等领域的应用越来越广泛。

在图像处理领域,图像的灰度值计算是一个重要的研究方向。

现在我们就来探讨一下关于使用imagej进行不规则形状灰度值计算的相关内容。

一、什么是imagej?1.1 imagej是一款开源的图像处理软件,广泛应用于生物医学领域,能够进行各种图像处理操作,包括图像分析、处理、测量等。

这款软件具有丰富的功能和灵活的扩展性,用户可以根据需要进行定制化的操作。

二、不规则形状灰度值计算的意义2.1 在图像处理中,我们经常会遇到一些不规则形状的图像,比如肿瘤的形状、地质岩石的形态等。

对于这些不规则形状的图像,我们需要计算其灰度值来进行分析和研究。

2.2 灰度值计算可以帮助我们了解图像的亮度分布情况,进而更好地理解图像所代表的信息。

通过灰度值的计算,我们可以对图像进行定量分析,为后续的研究和应用奠定基础。

三、使用imagej进行不规则形状灰度值计算的方法3.1 打开imagej软件,导入需要处理的图像文件。

3.2 接下来,选择合适的工具对图像中的不规则形状进行轮廓绘制。

3.3 使用imagej提供的测量工具对不规则形状的灰度值进行计算。

可以选择多个点进行测量,得到该区域的平均灰度值。

3.4 将计算得到的灰度值保存或导出,以备后续的分析和应用。

四、imagej在不规则形状灰度值计算中的优势4.1 imagej提供丰富的图像处理工具,能够满足不同情况下的需求,包括不规则形状的灰度值计算。

4.2 imagej支持多种图像格式的导入和处理,使得用户能够方便地处理各种来源的图像数据。

4.3 imagej具有友好的界面和强大的扩展性,用户可以根据自己的需要进行定制化操作,满足个性化的需求。

五、结语5.1 不规则形状灰度值计算是图像处理领域的重要研究内容,能够为医学影像、地质勘探、工业无损检测等领域提供有力支持。

5.2 imagej作为一款开源的图像处理软件,具有丰富的功能和灵活的扩展性,能够满足不规则形状灰度值计算的需求。

imagej使用教程

imagej使用教程

imagej使用教程ImageJ是一款免费开源的图像处理软件,被广泛应用于生物医学图像的分析和处理中。

本教程将向您介绍如何使用ImageJ进行基本的图像处理。

1. 安装ImageJ首先,您需要从ImageJ的官方网站(https:///ij/)下载并安装ImageJ软件。

根据您的操作系统,选择适合的安装程序进行安装。

2. 打开图像在ImageJ的菜单栏上,选择"File"(文件),然后点击"Open"(打开)。

浏览您的计算机,选择要处理的图像文件并点击"Open"(打开)按钮。

3. 调整图像大小如果您需要调整图像的大小,可以在菜单栏上选择"Image"(图像),然后点击"Adjust Size"(调整尺寸)。

在弹出的对话框中,输入所需的宽度和高度,并选择插值算法。

点击"OK"(确定)按钮应用更改。

4. 调整亮度和对比度您可以在菜单栏上选择"Image"(图像),然后点击"Adjust"(调整)来调整图像的亮度和对比度。

在弹出的对话框中,拖动亮度和对比度滑块,直到您满意为止。

点击"OK"(确定)按钮应用更改。

5. 进行滤镜处理ImageJ提供了多种滤镜工具,以改变图像的外观。

在菜单栏上选择"Process"(处理),然后点击"Filters"(滤镜)来选择所需的滤镜效果。

在弹出的对话框中,您可以调整滤镜的参数,然后点击"OK"(确定)按钮应用更改。

6. 测量图像特征ImageJ允许您测量图像中的各种特征,如面积、长度、角度等。

在菜单栏上选择"Analyze"(分析),然后点击"Measure"(测量)来测量图像的特征。

在弹出的结果窗口中,您可以查看测量结果。

imagej细胞计数方法

imagej细胞计数方法

imagej细胞计数方法ImageJ细胞计数方法引言:细胞计数是生物学研究中常用的方法之一,可以用于评估细胞增殖、细胞死亡、细胞迁移等生物过程。

ImageJ作为一款开源的图像处理软件,提供了众多功能强大的插件,可以用于细胞计数和定量分析。

本文将介绍使用ImageJ进行细胞计数的方法。

一、图像采集和预处理1. 图像采集使用显微镜观察待计数的细胞样品,通过相机或者扫描仪将细胞图像转化为数字图像。

保证图像的清晰度和对比度,避免图像模糊或者过曝。

2. 图像预处理对采集到的图像进行预处理,以便更好地进行细胞计数。

常见的图像预处理方法包括去噪、增强对比度、边缘检测等。

ImageJ提供了多种插件和滤镜,可以方便地进行图像预处理。

二、细胞分割细胞分割是细胞计数的关键步骤,其目的是将图像中的细胞与背景区分开来。

ImageJ中有多种细胞分割的插件可供选择,例如阈值分割、边缘检测、区域生长等。

选择合适的插件进行细胞分割,并对分割结果进行验证和修正。

三、细胞计数1. 自动计数ImageJ提供了多种自动计数的插件,可以根据细胞特征进行计数。

例如,可以根据细胞的大小、形状、亮度等特征进行计数。

选择合适的插件进行自动计数,并对计数结果进行检查和修正。

2. 手动计数对于一些复杂的细胞图像,自动计数方法可能无法准确计数,此时可以选择手动计数。

ImageJ提供了方便的细胞计数工具,可以通过鼠标点击的方式进行手动计数。

手动计数需要一定的操作经验和耐心,但可以得到较准确的计数结果。

四、计数结果分析1. 统计分析对计数结果进行统计分析,包括计算平均值、标准差、方差等指标。

可以使用ImageJ内置的统计分析工具,也可以借助其他数据处理软件进行进一步分析。

2. 数据可视化将计数结果进行可视化展示,可以使用ImageJ内置的绘图工具或者将数据导出至其他绘图软件进行处理。

常见的可视化方法包括柱状图、折线图、散点图等,可以直观地展示细胞数量和变化趋势。

image j 荧光强度计算单位

image j 荧光强度计算单位

image j 荧光强度计算单位
摘要:
一、Image J软件介绍
二、荧光强度计算方法
三、具体操作步骤
四、注意事项
正文:
一、Image J软件介绍
Image J是一款广泛应用于生物图像分析的免费开源软件。

它具有强大的图像处理和分析功能,尤其在荧光图像分析方面有着出色的表现。

本文将详细介绍如何利用Image J测量荧光强度。

二、荧光强度计算方法
在Image J中,荧光强度的计算是基于像素值的。

每个像素的荧光强度可以通过其对应的强度值(灰度值)来表示。

强度值的范围通常是从0(黑色)到255(白色)。

荧光强度计算公式为:荧光强度(A.U)=(最大强度值-最小强度值)/总像素数。

三、具体操作步骤
1.打开图片:启动Image J软件,点击“文件”-“打开”,选择需要分析的荧光图片。

2.颜色通道分割:点击“图像”-“颜色”-“分割通道”,将颜色分割为红色、绿色和蓝色通道。

根据需要选择相应的颜色通道进行分析。

3.阈值调整:点击“图像”-“调整”-“阈值”,勾选“黑暗”,调整阈值范围以优化荧光信号的显示。

4.测量荧光强度:在调整好的图像上,点击“测量”-“区域测量”,选择合适的测量区域,软件将自动计算并显示荧光强度。

四、注意事项
1.确保光源稳定,避免荧光强度测量误差。

2.在图像处理过程中,避免过度调整阈值,以免影响荧光强度的准确性。

3.对于多个荧光通道的图像,可以分别进行荧光强度测量,以便后续的数据分析。

imagej 免疫荧光 细胞数 区域

imagej 免疫荧光 细胞数 区域

imagej 免疫荧光细胞数区域免疫荧光技术已经成为生物医学领域中一项不可或缺的重要技术,通过对细胞内某种特定蛋白的荧光标记,可以使其在显微镜下呈现出明亮的荧光信号,从而帮助研究人员观察和分析细胞内不同分子的位置和数量。

在免疫荧光实验中,ImageJ软件作为一款功能强大且免费开放的图像处理软件,被广泛应用于细胞数的统计以及区域的分析。

在免疫荧光实验中,经常需要对细胞进行计数以及对感兴趣的细胞区域进行定量分析。

细胞数的统计可以帮助研究人员了解不同实验组之间细胞数量的差异,而区域的分析则可以帮助研究人员对细胞内特定分子的表达情况进行定量研究。

在这一过程中,ImageJ软件提供了一系列的功能和工具,使得细胞数和区域的分析变得更加高效和准确。

首先,使用ImageJ软件进行免疫荧光细胞数的统计,研究人员首先需要加载荧光显微镜拍摄的图像,并对图像进行预处理,包括调整图像的亮度、对比度以及去除背景噪音等操作,以确保后续的图像分析能够更加准确。

接着,利用ImageJ软件的计数功能,研究人员可以通过手动或自动方式对荧光图像中的细胞进行计数,同时软件还可以提供细胞数的统计结果,并生成相应的统计图表,方便研究人员对实验结果进行分析和比较。

其次,ImageJ软件在对细胞区域进行定量分析方面也发挥着重要作用。

通过使用软件中的区域分析功能,研究人员可以对Fe的感兴趣区域进行选择和标记,并对该区域中的荧光强度或面积等参数进行测量和分析。

通过这些定量分析,研究人员可以了解感兴趣区域中特定蛋白的表达水平以及分布情况,为进一步研究提供重要参考。

除此之外,ImageJ软件还具有丰富的插件和脚本功能,可以进一步扩展软件的功能和应用范围。

例如,通过安装适当的插件,研究人员可以对细胞中多个荧光通道进行分析,从而实现多种荧光蛋白标记在同一细胞中的定量分析。

此外,通过编写自定义的脚本,研究人员还可以实现对复杂图像分析算法的自动化操作,提高图像分析的效率和准确性。

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ImageJ软件在生物图像分析中的应用张雯婷医学神经生物学国家重点实验室神经生物学系2015年1月7日分割处理及其原理1 . 像素分类图像分割是把图像分成若干个按图像的某种特性(如灰度级,纹理等)的区域这样一种处理技术。

在每一个区域内都有相同或相近的特性,而相邻区域内的特性则不相同。

图像分割从本质上讲是将各像素点进行分类的过程。

分类所依据的特性可以是图像像素点的灰度值、颜色或多谱特性、空间特性或纹理特性。

门限化操作进行分类的过程是基于下列一个假设:每个区域是由许多灰度值相近的像素点所构成的,物体和背景之间或不同物体之间的灰度值都有着明显的差别,从而可以通过门限化操作来加以区分。

待分割图像的特性愈接近于这个假设,用这种方法分割的效果就愈好;否则,效果就愈差。

2 . 门限化从输入设备中获取的灰度图像(或彩色图像),是一种多值图像(对于8位数字图像来讲,其灰度可取256个不同数值),如果直接在其上面进行诸如面积、周长等颗粒特征参数的检测比较困难。

对于符合上述假设的图像来讲,在作具体检测前,通常首先要对它进行门限化操作以求得它的二值图像。

若阳性颗粒亮于背景(例如荧光激发的样品图像就是这种情况),则应通过下式操作得其的二值图像g t (m ,n):⎪⎩⎪⎨⎧t <n) g(m,0-(2 N)0,1,2=n M;0,1,2=(m t >=n) g(m, 1=n) (m,g t if if 上述操作可分别用图(a)、(b)来表示。

若阳性颗粒内的各像素点的灰度值是介于门限t 1、t 2之间(灰度值低于t 1的往往是切片样品中的污物,而高于t 2的通常是背景和其他非阳性颗粒内的像素点),则必须通过式(2-20)操作得其的二值图像g t (m ,n):⎪⎩⎪⎨⎧otherwise if 020)-(2 N)0,1,2=n M;0,1,2=(m t <=n) g(m,<=t 1=n) (m,g 21t 此操作如图(c)所示3. 门限选择对于阳性颗粒较暗、背景较亮的图像如果门限定得太高,则因有一部分背景像素点被归入颗粒而使在所形成的二值图像中的颗粒显得太“胖”(如图(b) 所示)如果门限定得太低,如果门限定得太低,则因有一部分颗粒像素点被归入背景而使在所形成的二值图像中的颗粒显得太“瘦”(如图(c)所示)门限t的正确选择对于正确检测目标至关重要。

合适门限选择的依据——灰度直方图 如果图像内只含有一种类型的阳性颗粒,且其比较暗,而背景比较亮(反之亦然),其灰度直方图呈典型的双峰形状,在两峰之间存在着一个谷点。

取该谷点位置上的灰度值作为门限,并以此为界将图像中的全部像素点分为二部分: 谷点左侧的为阳性颗粒谷点右侧的为背景分别给于标记(某种颜色),获得只含有二种标记(阳性颗粒和背景)的分割图像。

确定门限的理论依据是:由于图像的灰度直方图通常呈正态分布,根据贝叶斯最佳判别准则,门限只有选在二个分布函数曲线的交点上,才能使所产生的判别误差最小(其值等于图中的阴影部分面积)。

如何进行图像分析?1、你的图像是什么性质?彩色图像还是灰度图像?Split channels, Color thresholding, Convert to 8bit grayscale etc2、你想获得哪些数据参数?Area, Number of particles, Intensity, Size/distribution of particles, Length etc 3、你想要测定的整幅图像还是某个特定区域?如何将你选定的ROI应用于其他图像?ROI manager4、如何分开重叠的颗粒?WatershedImageJ软件简介•ImageJ软件是由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health ,NIH)所属的国家精神健康中心(NIMH)的Wayne Rasband开发的一个基于Java的公共的图像处理和分析程序。

目前,可以运行于Microsoft Windows,Mac OS,Mac OS X,Linux和Sharp Zaurus PDA等多种平台。

•ImageJ支持图像栈功能,即在一个窗口里以多线程的形式层叠多个图像,并行处理。

•ImageJ是免费、开放和多平台支持的软件,这成为该软件在世界范围内科学研究领域广泛应用的重要原因。

•不断更新的插件Plugins可以满足用户的各种需求•下载地址:/ij/download.html./ij/index.html软件安装及运行•下载ImageJ软件包,安装软件(刚刚下载的ImageJ软件包可能不是最新的版本,因此最好在首次下载安装ImageJ软件后,尽快对软件进行升级)•与大多数图像处理软件不同,Image J软件打开后,没有主要操作界面,而只出现一个命令对话框。

ImageJ软件的应用•测定面积•计算目标颗粒(细胞)的数目•Western blot分析•测定长度•伪彩图测定整体面积和ROI面积•打开需要分析的图像(8-bit,对于RGB图像需要进行split color操作)•设定阈值Image>Adjust>Threshold (Auto) 对于荧光染色图像要勾选dark background,红色部分为所设定的测定目标,按set键进行设定,apply进行确认应用。

•设定参数,对免疫组化阳性表达的面积分布、百分比分布、积分光密度、平均光密度、阳性细胞数量等参数进行量化。

弹出Set measurements对话框(Analyze->Set measurements),选择上述所要观察的指标,点击Ok确认•如果需要计算实际的阳性面积大小,可以设定图片的标尺Analyze>Scale设定单位(pixel to μm…)•Analyze> Measure 获得计算结果计算目标颗粒的数目(方法一)•选择Point Selection•选择标记细胞的标识所用的颜色Edit>Options>Colors>Selection(显著区别于计数目标的颜色)•打开Edit>Options>Point Tool,在对话框中选定Auto -Measure(可以同时调整label的大小)•点击选中的点将在Result窗口中显示其xyz的位置和灰度值等参数•打开需要分析的图像(8-bit,对于RGB图像需要进行split color操作)•设定阈值Image>Adjust>Threshold对于荧光染色图像要勾选dark background•Process/Binary/Watershed将重叠的部分分开•设定计算参数Analyze>Set Measurements,勾选Display Label •Analyze>Analyze Particles设定显示结果(设定颗粒的最大值和最小值)•在Results窗口中会看到对应每个点的相应参数(面积、xy的位置和直径等)包括颗粒的数目•优点:可以获得更多关于计数颗粒的信息•缺点:一次只能针对一种类型进行分析,计数误差比较大•打开Plugins>Analyze>Cell Counter•初始化initialize•选定细胞的type,如type1,点击计数同类细胞•对于另外一种类型的细胞,可以选定type2,点击细胞进行计数•Result显示每种类型中所计数到的细胞数目•Measure会显示所有计数过的细胞的类型、位置和灰度值等参数•优点:可以同时计数同一幅图像中所存在的多种类型的细胞分析凝胶电泳图谱(方法一)•打开文件, 在Image>Type下点击8-bit将图像转换为灰度图像,•在Process>Subtract Background,rolling ball radius的参数设定为50,去除图像的背景,这个值越小,减去的背景色越多。

•Analyze>Set Measurements,勾选Area,Mean Gray Value和Integrated Density •Analyze>Set Scale,长度单位设定为pixel•Edit>Invert(或Ctrl+Shift+I)来反转图像中的颜色。

此时,黑色区域变为白色,原来的白色区域变为黑色,正如上面勾选出的,使得测定的数值随蛋白表达量的增加而增加。

•选择freehand工具•在第一条带的周边画圈,你需要自己判断条带的边界,将目的条带与背景区别开。

•点击m键,计算所圈定区域的相关参数,结果将在弹出的result对话框中显示,所有在第4步中选定的参数将在结果中显示。

分析凝胶电泳图谱(方法二)•打开文件, Analyze>Gels>Gel Analyzer选项,勾选对话框中的Percentages, Outline Lanes和Invert Peaks。

•选择矩形选择框工具,在第一条带上画一矩形框(矩形框的高度大于宽度),包括目的条带上下的一定区域。

•点击1或Analyze>Gels>Select first lane,一个新的窗口将弹出,并出现新的选择框。

•使用箭头工具将方框移到下一条带,按2(或Analyze>Gels>Select next lane)将选择框移动到下一个条带,重复此项操作。

•完成后,按3或选择Analyze>Gels>Plot Lanes,弹出一个每一条带的profile plot窗口。

•选择直线选择工具,在每个峰的底部,画一直线,将峰变成一个封闭的区域,两侧为背景信号,如果有很多条带,后面的lane将被隐藏在profile plot的底部,如果需要看到这些条带,可以点击空格键,将鼠标向上拖动。

•当所有的峰都封闭后,选择Magic Wand工具。

•使用空格键和鼠标,拖动Profile Plot向下,使用Wand工具,点击峰的内部,重复此操作。

•选定峰后,Analyze>Gels>Label Peaks,将会计算并标记每个波峰的面积百分比,此值即为该电泳图谱上各个条带的含量百分比,然后在Results窗口中进行结果的复制和粘帖到Excel表格中进行统计。

/meijering/software/neuronj/•该软件是由Eric Meijering开发的,用于测量神经元突起长度的插件•下载neuron J软件,复制到Image J软件的Plugins文件夹中。

•打开Image J,并在Image J中打开Neuron J计算神经元突起长度•在Neuron J的界面中选择并打开所要分析的图像(file->open),需要强调的是,Neuron J只能打开8-bit的图像,如果原始图像不满足该要求,最好先用Image J打开图片,将其另存为8-bit的图像用于Neuron J分析。

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