imagej荧光定量方法
如何使用ImageJ测量荧光强度
如何使用ImageJ 测量荧光强度上一篇小编给大家分享了一下细胞计数方法，今天小编给大家分享一下期待已久的荧光定量分析。
荧光定量分析是生物图像处理中比较常见的一种，今天我们分享的如何使用ImageJ 进行荧光定量分析。
下图就是在我们我们Revolve 正倒置一体显微镜上拍摄的照片，以此图为例来说明如何进行荧光定量分析。
拆分多通道图像荧光强度的测量无法在同时显示多通道的Merge 图像中进行，在进行测量之前应该先把Merge 的图像拆分成单通道（或者直接对单通道图片进行测量）。
拆分方法：Image →Color →Split Channels。
图像分割在图像计算的角度而言，图像分割（Image Segmentation）便是将图片分割为多个片段的过程，其目的是简化图像不同部分的象征意义以便于图像分析。
常用的图像分割技术主要用来定位图像中的目标物体并勾画出其边界。
ImageJ中可通过多种方法实现图像分割，在此我们先介绍一下最基本的一种-手动图像分割。
此种方法主要通过控制图像直方图中的强度阈值来实现，分割出阈值范围内的图像区域，并进行后续的测量分析。
实现方法：Image→Adjust→Threshold，红色蒙版即代表选中区域。
测量荧光强度实现方法：Analyse→Measure。
注意：默认数值显示的是整张图片的荧光强度和面积，我们需要进行参数设定才可以显示所选区域的统计值。
如果需要导出数据或者设定测量参数，点击右键（也可以通过Analyse→Set Measurement实现），选中Limite to threshold和Area fraction。
好啦，现在进行Analyse→Measure，就可以得到想要的统计值了。
imagej荧光定量方法
1、安装后首先打开ImageJ：2、打开要分析图片：File>open（热键为Ctrl+O）3、转换成8bit的灰度图：Image>Type>8-bit4、黑白反转（因为对于光密度（OD）来说越白数值越小，纯白为0；越黑数值越大，纯黑理论上是无限大。
因此我们需要将上一步所转换的灰度图进行黑白反转，不然的话测出来的数值就会荧光越亮反而数值越小）：Edit>Invert（热键为Ctrl+Shift+I）5、校正光密度（软件默认为测量灰度，因此我们要改为更加适用的光密度，其中原理不是一两句话能说得清的，这里忽略）：Analyze>Calibrate在弹出来的界面的Function选择Uncalibrated OD，并下界面左下方勾选Global calibration，然后点击右下角的OK点击OK后会跳出校正后的光密度曲线：如不勾选Global calibration，光密度的校正只对这张图片有效，一般分析都要分析多张图片，所以需要勾选，勾选后在打开另一图片时会提示是否将此校正应用于所有图片，不勾选Disable Global Calibration，勾选Disable these Messages6、选择测量单位（一般选择象素，如有明确的比例，也可以选择相应单位）：Analyze>Set scale点击后在弹出的界面里点击中间的click to Remove Scale，并勾选下面的Global（同样的，如不选Global这个测量单位的选择只对这张图片有效），最后点击OK7、选择测量项目：Analyze>Set Measurements在弹出界面中选择我们需要测量的项目Area、Integrated density，并勾选下面的Limit to threshold （这个选项是指只测量我们选中的范围，如不勾选侧会测量整张图片数据），选择后点击OK8、选择测量域值：Image>Adjust>Threshold（热键为Ctrl+Shift+T）滑动弹出界面中间的滑块选择适合的域值，以使的你图片中的细胞或待测目标刚好全部被选中，选好之后点击右下角的Set在弹出来的界面点击OK9、测量：Analyze>Measure（热键为Ctrl+M或直接按M）10、记录数据并计算：结果中的Area为选择范围的面积，如果是测量的是细胞的话就是细胞在图中的面积；IntDen就是所选范围的IOD（光密度的总和）。
imagej荧光共定位细胞计数
imagej荧光共定位细胞计数什么是荧光共定位细胞计数？荧光共定位细胞计数是一种通过荧光显微镜观察和计数具有特定荧光信号的细胞的方法。
在荧光共定位实验中，研究人员会用不同的荧光标记物标记细胞内的特定组分或标记蛋白质，然后使用荧光显微镜观察并计数这些特定标记物的细胞数量。
荧光共定位细胞计数的步骤：1. 提取和准备细胞样品首先，我们需要提取或准备需要观察的细胞样品。
这可以是细胞培养物、组织切片或是染色后的细胞。
确保样品制备的质量良好，以避免结果的误差。
2. 标记荧光探针在荧光共定位细胞计数实验中，荧光探针用于标记需要研究的细胞组分或蛋白质。
通常，我们会使用荧光染料或荧光标记的抗体标注感兴趣的分子。
确保选择的荧光探针具有明亮、稳定的荧光信号。
3. 孵育样品将标记有荧光探针的细胞样品与适当的培养基混合，并在恒温孵育箱中以适当的时间和温度进行孵育。
孵育的目的是使探针与样品充分结合，以获得可观察的荧光信号。
4. 制备玻璃载玻片在细胞孵育的同时，我们需要在玻璃载玻片上制备样品。
通常，可以通过将准备好的细胞悬液滴在载玻片上，然后用封闭剂封闭样品，以防止样品干燥和污染。
5. 荧光显微镜观察使用荧光显微镜观察荧光共定位细胞计数实验的样品。
通过显微镜可以放大和记录样品中荧光信号的图像。
确保设置合适的荧光滤光片和适当的显微镜参数，以获得高质量的荧光显像图像。
6. 细胞计数和分析在荧光显微镜下观察到的荧光信号是特定标记物的细胞。
使用图像分析软件或手动计数的方法计算并记录荧光共定位细胞的数量。
此步骤的关键是准确选择感兴趣的细胞类型或特定的荧光信号。
7. 数据统计和分析将细胞计数结果进行统计和分析。
根据实验的设计和研究的问题，可以使用适当的统计学方法对结果进行处理。
需要注意的是，荧光共定位细胞计数是一项复杂而精细的实验技术，需要研究者具备一定的实验技巧和经验。
此外，选择合适的荧光标记物和显微镜参数也是确保实验结果准确性的关键。
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。
细胞荧光怎么定量？
细胞荧光怎么定量？总觉得将荧光图放在文章中，瞬间就找到了高大上的感觉！今天我们将给大家分享一项科研必备技能—ImageJ之细胞荧光定量（简单6步，保证你能学会哦）以计算下图荧光强度为例（同一条件下拍摄）：1、导入图片：File→open：打开要测量的荧光图2、转换图片格式：Image→Type→16-bit (调成灰度图片，此步骤非常重要，但可根据需要调成8或32bit)3、设置需测量参数：Analyze→Set Measurements在弹出的设置选项框中勾选测量对象：1面积（Area）；2平均灰度值(Mean)；3累积光密度(IntDen)后，点击OK（PS：累积光密度=面积x平均灰度值，即：IntDen=Area * Mean）4、调出ROI Manager界面：Analyze→Tools→ROI Manger5、在图片上选择测量对象（带荧光的细胞以及背景）并计算a 点击主界面的套索工具b 点击test1图，用套索工具在图上勾画出一个荧光细胞轮廓后，在ROI Manager界面点击Add,在下图框2处会出现一个对象，点中后选择框3的Rename,重命名对象，因为是测量的第一个细胞，此例按顺序重命名为1点击OKc 按照步骤b继续用套索工具在test1图上勾选出多个测量对象，并按照顺序以及目的重命名，如：本例勾画了6个待测对象以及3个背景对象，如下图所示，选择好对象后，在ROI Manager界面中的框1处，按住shift键选择所有测量对象，然后点击框2处Measured点击Measure后，弹出下框结果值，其中Area列举了每个对象的面积；Mean为每个对象的平均灰度值；IntDen表示为每个对象的累积光密度6 、整理数据将步骤5得到的结果图拷贝至EXCEL表格中，由于1-6号为待测细胞，7-9号为背景对象，我们求出背景7、8、9的平均光密度后，校正后的累积光密度=累积光密度-待测细胞面积*背景平均光密度即IntDen(校正)=IntDen-Area*Mean(背景)7、同理重复上述步骤继续测量test2或其它图片的荧光强度将得到的结果进行整理，即可做出用于发表的图片啦，当然为了结果尽可能的准确你需要选取更多的测量对象这次分享的ImageJ新技能，你学会了吗？你们还有哪些技能想要get呢？欢迎文末留言，小张团队将继续为您分享神器技能笔记！。
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。
如何使用ImageJ测量荧光强度
如何使用ImageJ 测量荧光强度上一篇小编给大家分享了一下细胞计数方法，今天小编给大家分享一下期待已久的荧光定量分析。
荧光定量分析是生物图像处理中比较常见的一种，今天我们分享的如何使用ImageJ 进行荧光定量分析。
下图就是在我们我们Revolve 正倒置一体显微镜上拍摄的照片，以此图为例来说明如何进行荧光定量分析。
拆分多通道图像荧光强度的测量无法在同时显示多通道的Merge 图像中进行，在进行测量之前应该先把Merge 的图像拆分成单通道（或者直接对单通道图片进行测量）。
拆分方法：Image →Color →Split Channels。
图像分割在图像计算的角度而言，图像分割（Image Segmentation）便是将图片分割为多个片段的过程，其目的是简化图像不同部分的象征意义以便于图像分析。
常用的图像分割技术主要用来定位图像中的目标物体并勾画出其边界。
ImageJ中可通过多种方法实现图像分割，在此我们先介绍一下最基本的一种-手动图像分割。
此种方法主要通过控制图像直方图中的强度阈值来实现，分割出阈值范围内的图像区域，并进行后续的测量分析。
实现方法：Image→Adjust→Threshold，红色蒙版即代表选中区域。
测量荧光强度实现方法：Analyse→Measure。
注意：默认数值显示的是整张图片的荧光强度和面积，我们需要进行参数设定才可以显示所选区域的统计值。
如果需要导出数据或者设定测量参数，点击右键（也可以通过Analyse→Set Measurement实现），选中Limite to threshold和Area fraction。
好啦，现在进行Analyse→Measure，就可以得到想要的统计值了。
imageJ测荧光
这里是它的官网：/ij/正题1、安装后首先打开ImageJ：2、打开要分析图片：File>open（热键为Ctrl+O）3、转换成8bit的灰度图：Image>Type>8-bit4、黑白反转（因为对于光密度（OD）来说越白数值越小，纯白为0；越黑数值越大，纯黑理论上是无限大。
因此我们需要将上一步所转换的灰度图进行黑白反转，不然的话测出来的数值就会荧光越亮反而数值越小）：Edit>Invert（热键为Ctrl+Shift+I）以下为从左到右分别为原图、8bit灰度图及反转后的图：5、校正光密度（软件默认为测量灰度，因此我们要改为更加适用的光密度，其中原理不是一两句话能说得清的，这里忽略）：Analyze>Calibrate在弹出来的界面的Function选择Uncalibrated OD，并下界面左下方勾选Global calibration，然后点击右下角的OK点击OK后会跳出校正后的光密度曲线：如不勾选Global calibration，光密度的校正只对这张图片有效，一般分析都要分析多张图片，所以需要勾选，勾选后在打开另一图片时会提示是否将此校正应用于所有图片，不勾选Disable Global Calibration，勾选Disable these Messages6、选择测量单位（一般选择象素，如有明确的比例，也可以选择相应单位）：Analyze>Set scale点击后在弹出的界面里点击中间的click to Remove Scale，并勾选下面的Global（同样的，如不选Global 这个测量单位的选择只对这张图片有效），最后点击OK7、选择测量项目：Analyze>Set Measurements在弹出界面中选择我们需要测量的项目Area、Integrated density，并勾选下面的Limit to threshold（这个选项是指只测量我们选中的范围，如不勾选侧会测量整张图片数据），选择后点击OK8、选择测量域值：Image>Adjust>Threshold（热键为Ctrl+Shift+T）滑动弹出界面中间的滑块选择适合的域值，以使的你图片中的细胞或待测目标刚好全部被选中，选好之后点击右下角的Set在弹出来的界面点击OK9、测量：Analyze>Measure（热键为Ctrl+M或直接按M）10、记录数据并计算：结果中的Area为选择范围的面积，如果是测量的是细胞的话就是细胞在图中的面积；IntDen就是所选范围的IOD（光密度的总和）。
用imagej进行WB定量分析
ImagJ是一款简单的图像处理与分析软件，可以用来进行WB定量分析。
一、利用ImagJ对WB条带进行灰度分析1、File——》open 打开WB片子2、把图片转化成灰度图片image——》type——》8-bit3、消除背景影响process——》subtract background 选择50基本可以4、设置定量参数analyze——》set measurements，点击面积，平均密度和灰度值及Integrated Density5、设置单位analyze——》set scale ，在“unit of length”的方框里输入“pixels”6、把图片转换成亮带，Edit——》invert7、选择FreehandSelection，尽量把条带圈起来，点击键盘m，出来IntDen灰度值当测定完所有条带，选结果中的“Edit ”的“SelectAll”，然后复制数据“IntDen”到Excel表即可进行分析8、复制数据IntDen进行分析二、利用ImagJ对WB条带进行密度分析1、File——》open 打开WB片子2、如条带不正，需修正image——》transform——》rotate调节angle值，直到条带水平为止3、选中矩形选项，圈中第一个条带，然后 analyze——》gels——》select firstlane（快捷键ctrl+1），然后移动第一个条带上的矩形到第二个条带上，analyze——》gels——》select secondlane（快捷键 ctrl+2），最后analyze——》gels——》plotlanes4、选中直线工具，将开口的波峰关闭5、选中魔棒工具，点击波峰可以显示波峰下面积，即条带的密度值6、以第一个数值为基数，其他数值与第一个数值的比值为相对密度The protocol of imageJ for quantitative analysis of Western blotting:- open an image- transfer the image to 8-bitsimage → type: 8 bits- Process → substract background 50- analyze → set measurements: pick area, mean gray value, integrated density.- analyze → set scale, fill “unit of length” with “pixels”- switch the image to bright bandsedit → invert- freehand selection, choose the target area on the image (e.g. a band), type a “m” for measurement, then we get the result from a new window.- after measuring all of the bands, pick the “edit” of the result window. “select all”,copy the integrated density values to excel to analyze.The integrated density means that the area value multiplies the mean gray value. For Western blotting analysis the integrated density is very important, because the area and gray value both of them have meaning for Western blotting bands.温馨提示：最好仔细阅读后才下载使用，万分感谢！。
imagej平均荧光强度定量单位
imagej平均荧光强度定量单位在图像处理和分析领域，ImageJ是一款常用的开源软件，用于进行荧光图像的处理和定量分析。
在进行荧光强度的定量分析时，我们需要确定荧光强度的单位。
荧光强度通常是通过荧光标记的样本在显微镜下的荧光信号进行测量得出的。
这个信号可以表示为像素值或者灰度值。
在ImageJ中，荧光强度通常使用像素值来表示。
像素是图像的最小单位，每个像素都有一个亮度值，表示其在图像中的亮度程度。
荧光强度的单位可以是相对单位，例如相对荧光单位（RFU），也可以是绝对单位，例如光子/秒/平方厘米/牛顿（photon/second/square centimeter/newton）。
相对荧光单位（RFU）是一种无量纲的单位，它表示相对于参考样本的荧光强度。
它通常用于比较不同样本之间的荧光强度差异。
RFU的计算通常是通过将每个样本的荧光强度除以参考样本的荧光强度来得出。
例如，如果参考样品的荧光强度为2000 RFU，而一个样品的荧光强度为4000 RFU，则该样品的荧光强度是参考样品的两倍。
绝对荧光单位通常是以物理量来表示荧光强度，如光子/秒/平方厘米或牛顿。
这些单位表示每秒从样品表面通过的光子数量或单位面积上的受力。
这些单位是基于荧光信号的光强或能量的量化。
在使用ImageJ进行荧光强度定量分析时，我们可以使用图像处理和分析功能来获取荧光强度。
首先，我们需要打开荧光图像，并确定感兴趣区域（ROI）或感兴趣点（ROI）。
然后，我们可以使用ImageJ 的测量工具来测量ROI中的荧光强度。
测量荧光强度通常涉及获取ROI中每个像素的荧光信号，并计算平均值。
我们可以使用ImageJ中的像素值统计功能来计算平均荧光强度。
该功能会自动计算ROI中每个像素的像素值，并给出平均荧光强度的结果。
此外，我们还可以使用ImageJ进行定量荧光强度分析，如荧光强度的线性标定和定量比较。
线性标定是将像素值转换为实际荧光强度的过程。
imagej 荧光共标细胞计数
imagej 荧光共标细胞计数荧光共标细胞计数是一种常用的细胞计数方法，通过使用荧光探针标记细胞并利用图像处理软件ImageJ进行分析，可以快速准确地获得细胞数量的信息。
本文将介绍荧光共标细胞计数的原理、操作步骤以及常见应用领域。
我们来了解荧光共标细胞计数的原理。
在进行荧光共标细胞计数前，需要将待测细胞进行染色，并使用荧光显微镜观察。
常用的染色方法包括使用荧光染料，如DAPI、Hoechst等，这些染料可以与细胞核DNA结合，形成荧光信号。
在荧光显微镜下观察时，标记了染色剂的细胞核会发出荧光信号，而未标记的细胞核则不会发出荧光信号。
接下来，我们将使用ImageJ软件进行荧光共标细胞计数。
首先，我们需要打开ImageJ软件并导入荧光显微镜拍摄的图像。
在导入图像后，我们可以使用ImageJ的“阈值”功能将荧光信号与背景分离。
具体操作是在菜单栏中选择“图像”-“调整”-“阈值”，然后根据图像的亮度进行阈值的设定。
设置好阈值后，我们可以通过“分割”功能将细胞区域与背景区域分开。
分割完成后，我们可以使用ImageJ的“分析粒子”功能进行细胞计数。
在菜单栏中选择“分析”-“分析粒子”，然后根据细胞的大小、形状等参数进行设置。
点击“确定”后，ImageJ会自动识别出图像中的细胞并给出计数结果。
同时，ImageJ还可以提供细胞的面积、圆形度等信息。
荧光共标细胞计数在生物医学研究中具有广泛的应用。
例如，在细胞生物学研究中，我们可以通过荧光共标细胞计数来评估细胞增殖、细胞凋亡等细胞活性指标。
在药物筛选领域，荧光共标细胞计数可以帮助我们评估药物对细胞数量的影响，进而评估药物的毒性或抗肿瘤活性。
此外，在免疫学研究中，荧光共标细胞计数也可以用于测定免疫细胞的数量，从而研究免疫反应的程度和特点。
荧光共标细胞计数是一种快速准确的细胞计数方法，通过使用荧光探针和ImageJ软件，可以方便地获得细胞数量的信息。
该方法在细胞生物学、药物筛选和免疫学等领域具有广泛的应用前景。
image j 荧光强度计算单位
image j 荧光强度计算单位
【实用版】
目录
1.荧光强度的测量方法
2.Image J 在荧光强度计算中的应用
3.利用 Image J 计算荧光强度的实例
4.结论
正文
荧光强度的测量方法是通过特定的软件对荧光图像进行处理和分析，从而得出各个区域荧光强度的大小。
在荧光强度计算中，Image J 是一个常用的工具，它具有强大的图像处理和分析功能，可以满足荧光强度计算的需求。
Image J 在荧光强度计算中的应用主要体现在以下几个方面：首先，它可以对荧光图像进行分割，从而提取出需要分析的区域；其次，它可以对分割后的区域进行荧光强度的测量，通过计算每个区域的像素灰度值，得出该区域的荧光强度；最后，它可以对测量结果进行统计和分析，得出整体的荧光强度分布情况。
利用 Image J 计算荧光强度的实例如下：首先，打开一张荧光图像，并拆分成三个通道图；然后，以蓝色通道图为例，选择
Image-Adjust-Threshold，勾选 DarkBackground，点击 Auto，结果将自动识别蓝色的细胞核，并且以默认的红色蒙版表示细胞核选区；接着，选择 Analyze-SetMeasurements，勾选必须的测量选项：Meangrayvalue；由于是利用 threshold 产生的红色蒙版来确定测量的选区，所以LimitedToThreshold 必须勾选，否则是以整个图片作为选区进行测定；最后，选择 Analyze-Measure（快捷键 CtrlM 或 M），获得结果，结果Mean 表示平均灰度值，IntDen 表示总的灰度值。
这个平均灰度值就可以
用来表示图片中的平均蓝色荧光强度了。
imagej光密度定量分析数值表倍数变化图
imagej光密度定量分析数值表倍数变化图
ImageJ光密度定量分析是用于测量在图像示例中灰度强度的测量，该工具能
够根据图像中灰度以及示例的像素计算出图像的光密度。
因此，它能够知道图像中每一个像素的光强度，并且可以利用这些光强度数据来准确地表示图像的各个分量。
此外，在进行光密度定量分析之后，还可以得到图像中每一个像素点及其周围区域的像素值，这样可以提高分析的准确性。
这样，在通过这种分析技术，就可以得到图像的像素值以及该图像所对应的像素值的变化趋势和状态。
通过imagej光密度定量分析，我们可以从图像中得到每个像素的光强值的倍数，并能够生成以倍数变化为基础的图表，这样就可以清楚地看到图像中不同像素点的光强值变化趋势和状态。
例如，该图表显示了图像中每个像素点及其对应的灰度强度，有助于我们弄清图像中某个像素点的灰度强度如何变化。
同样，我们可以通过将这些数据绘制到图表上来查看图像中每个像素点的变化趋势，以此更好地了解图像中的某一像素点的光强强度变化情况，从而可以做出一个更好的判断，为图像细节更好地优化图像。
倍数变化图是光密度定量分析中的一种图表，有助于我们更好地分析图像中每
个像素点所包含的光强强度，从而能够知晓图像中某一特定区域的灰度值及其变化趋势。
我们可以使用该图来分析图像的特殊特征，从而使得图像处理更加精准，从而改善了图像的质量。
对图像进行光密度定量分析，可以让我们更好地把握图像中的每个像素的变化
趋势，更加准确地表示出图像的特征并能够利用倍数变化图完整地表示出图像的每一个细节。
拥有这种分析能力，不仅可以用于图像处理，还可以用于图像分类及相关信息检索，从而增加图像处理的能力和精度。
imagej荧光定量方法
1、安装后首先打开ImageJ：2、打开要分析图片：File>open（热键为Ctrl+O）3、转换成8bit的灰度图：Image>Type>8-bit4、黑白反转（因为对于光密度（OD）来说越白数值越小，纯白为0；越黑数值越大，纯黑理论上是无限大。
因此我们需要将上一步所转换的灰度图进行黑白反转，不然的话测出来的数值就会荧光越亮反而数值越小）：Edit>Invert（热键为Ctrl+Shift+I）5、校正光密度（软件默认为测量灰度，因此我们要改为更加适用的光密度，其中原理不是一两句话能说得清的，这里忽略）：Analyze>Calibrate在弹出来的界面的Function选择Uncalibrated OD，并下界面左下方勾选Global calibration，然后点击右下角的OK点击OK后会跳出校正后的光密度曲线：如不勾选Global calibration，光密度的校正只对这张图片有效，一般分析都要分析多张图片，所以需要勾选，勾选后在打开另一图片时会提示是否将此校正应用于所有图片，不勾选Disable Global Calibration，勾选Disable these Messages6、选择测量单位（一般选择象素，如有明确的比例，也可以选择相应单位）：Analyze>Set scaleGlobal这个测量单位的选择只对这张图片有效），最后点击OK7、个选项是指只测量我们选中的范围，如不勾选侧会测量整张图片数据），选择后点击OK滑动弹出界面中间的滑块选择适合的域值，以使的你图片中的细胞或待测目标刚好全部被选中，选好在弹出来的界面点击OK9、10、记录数据并计算：结果中的Area为选择范围的面积，如果是测量的是细胞的话就是细胞在图中的面积；IntDen就是所选范围的IOD（光密度的总和）。
结果界面中的数据可以复制到Excel等软件中进行计算。
用IntDen的数值除以Area的数值得出来的就是这张图片中细胞的平均光密度，以这张图片的数据为例，即：18854/179252=0.105181532（/pixel）同法测量多张图的平均光密度值后就可以进行半定量比较。
【操作篇】ImageJ测量平均荧光强度
【操作篇】ImageJ测量平均荧光强度上期说到测量平均荧光强度，其实就是测量灰度值。
测量前还是想再交待一下，所有需要进行半定量分析的图像，一定要控制原始图像的质量。
一方面要精细地完成染色过程，背景荧光是引起测量误差的最大原因；另一方面，采集图像的过程也是很重要的。
本文主要在于操作，以下图为例，测量胞浆蛋白（红色）；测量软件为Image J。
1. 由上图可以看到，被测量的图像为红色通道+DAPI形式，比较简单；而且背景很弱，说明染色效果较好，抗体特异性高。
测量思路：分割两个通道的图像，然后将红色通道荧光图像转换为8 bit 黑白图像；接下来在一定阈值下，测量平均灰度值，以此代表平均荧光强度。
2. 打开Image J，打开测量图像。
然后点击Image，选择Color，选择Split Channels，分割通道。
3. 操作后，原始图像会分成红、绿、蓝三个通道的8bit 黑白图像。
这里我们要测量红色通道下平均荧光强度，因此，选择red即可。
另外两张图像可以直接关掉。
4. 接着点击Image，选择Adjust，选择Threshhold。
这一步是手动选择阈值。
在弹窗的窗口中，如下设置，默认选择Default分割模式，选择Red，一定要勾选Dark background。
原则：保证所有的目标区域都被红色覆盖选中。
5. 还有一种阈值模式，自动阈值法，即形成所有分割模式下的图像，自行选择最佳分割效果即可，分割原则同上第四条。
点击Image，选择Adjust，选择Auto Threshhold，Try all模式下继续点击OK，得到如下形式。
6. 设置测量参数。
选择Analyze，然后选择Set Measurements，如下勾选。
记住，一定要选择Limit to threshold，这样测量的才是被选择的目标区域，否则软件会默认计算全图。
点击OK。
7. 按Ctrl+M快捷键，调出结果窗口，如下。
其中Mean就是平均灰度值，也代表着这张图像上红色荧光的平均荧光强度。
ImageJ-自动数细胞以及定量分析荧光强度的步骤
ImageJ-自动数细胞以及定量分析荧光强度的步骤使用ImageJ软件自动数细胞以及定量分析荧光强度的步骤.ImageJ的主面板:打开文件File ￫ Open ￫’.zvi’先把2D的所有图叠加起来,选项选max intensityImage ￫stacks ￫ 3D project复制一张图:Image ￫duplicate调整Thereshold,实际上是选择想要纳入计算的细胞的区域,选定的区域会用红色高亮标记:Image ￫Adjust ￫ Threshold如果觉得背景太强可减去背景:Process ￫ Subtractbackground当红色高亮标的斑块就是想要的细胞时,点击ApplyImage ￫Adjust ￫ Threshold￫ apply有些细胞叠加,可用watershed自动划为两块斑块.Process ￫ Binary ￫ watershed设定参数,在这里redirected to...不能选择已经标记的这张图,实际上这张已经被转换为二进制图,只有黑和白二色,要选择adjust thereshold之前的那张,这就是为什么3D Z-stack之后要多复制出一张图.Analyze￫Set measurements (Redirected to…greyscale image)然后点击Analyze ￫ Analyze particles我的细胞大小大概是5μm,我手动画了个圈面积大概是250pixel^2,所以这里我选size是250-infinity.因为我只感兴趣荧光平均值,如果要定量细胞大小,可能要选250-350,否则有些叠在一起的细胞会被当做一个细胞来计算Size(pixel^2)=250Soma size=5 μm ^25μm=31.25 pixel5 μm ^2=244pixle^2≈250pixel^2show里面选择outline也很好,可以自动圈出细胞Show: outlines￫ OK过几秒钟,这个图就出来了同时还有result 和summary,是excel 表格,可以保存.然后就可以得到图片中细胞数量,荧光强度平均值,最大最小值等等数据.看这张圈圈图,还是很帅的,呵呵.这些步骤还是很烦的,小水獭刚弄的时候几次想放弃,步骤太多,前后次序不能乱,小水獭表示为什么不能更加简便一些,不就是画圈圈么,汗//b不过处理了50张图以后,小水獭表示短期内还是能记住这些步骤的,于是在博客里保留一个中文使用说明,以助他日之用./thread-210524-1-1.html这篇步骤特别清楚.来自陆绮科学网博客。
荧光定量谁更牛，Photoshop还是imageJ？
荧光定量谁更牛，Photoshop还是imageJ？本人所在实验室在荧光定量上有两大流派——Photoshop派和imageJ派，今天就给大家讲讲两种方法的比较和各自的优势。
开讲之前提醒小白们，荧光定量的照片一定是灰度图，如果你们拿到的是彩图要先调成灰度图。
第一轮圈图比拼Photoshop的定量用的是磁性套索工具，每间隔一段距离需要点击鼠标确定一个转折点。
imageJ用的是“任意曲线工具”（不知道叫啥反正就下图被点过的那个），点住鼠标不放开直接沿着边缘圈。
在边缘清晰亮度高的情况下，Photoshop的磁性套索可以自动沿着边缘定位，不需要手动确定太多节点；但如果边缘模糊或者亮度不高不均匀，则基本需要点击许多次鼠标全手动确定节点，如果手速不快的话会花较多时间。
而imageJ就是手动圈，手画完一圈就结束了。
相比Photoshop 速度要快得多，但是对手稳的要求较高，手残党很容易画歪，然后就得重新画。
这就是为什么明明Photoshop也有套索工具却要用磁性套索的原因。
总之这两家一个对手残党不友好一个对手慢党不友好。
photoshop VS imageJ，此轮比拼两家打平。
第二轮导出数据比拼photoshop的定量结果来自于直方图模块的平均值和像素值，不可直接复制粘贴，只能再开一个excel做一张打一个数字。
imageJ有一个快捷键，圈完后按M就会出现一个单独的数据框，每次的结果都会累积在这个框里。
在做完所有的统计后，按快捷键Crtl + A全选，然后复制粘贴就能一次性将所有数值导入Excel。
photoshop VS imageJ，此轮比拼imageJ完胜！第三轮多张照片叠加比拼有时一个样品会有好几张同时拍摄的照片，比如需要DIC照片来确定荧光照片中目的信号的位置。
photoshop中将两张照片拉在一起可以变成两个图层，圈完一个后点击另一图层这个圈就自动出现在下一个图层上了，图层之间可以反复切换。
imageJ的快捷键Ctrl+shift+O可以直接切换下一张，上一张圈的框也会出现在下一张同样的位置上，但是！但是！但是！imageJ没有切换上一张的快捷键。
image J 软件分析双标及多标格免疫荧光共表达操作步骤1
image J 软件分析双标及多标格免疫荧光共表达操作步骤1. 从image J官方网站下载该软件，切记一些重要的相关的插件要一并下载，如colocalization-finder插件等，存在在安装目录下，否则，有些功能无法找到。
2.将要分析的图片文件打开，出现如下画面时，将一些勾勾去掉，这样的话，一张含有多通道的免疫荧光源图片只以一张图片出现，而不会出现每一种荧光分别就会有一张图片，这对后面选取目的区域是非常有利和方便的。
注意：需要先将图片转换为TIFF格式，否则好像不能用于分析。
3. 打开图片后，将图片转换为8-或者16-bit。
4. 为了便于分析和观看，可以在image根据栏里选择rotate旋转图片，图中我把图片逆向旋转了90度，见下下图。
6. 将选定的区域复制到一个新的文档中。
步骤：edit,copy-dile,new,internal clipboard。
即得到一张某一激发波长下的蛋白免疫荧光图,默认显示为clipboard.7. 将鼠标放在原图片上，并且轻轻转动滑轮，原图片画面即显示第二个激发波长下的图片，见左上角有C:2/3，即表示是3中荧光通道中的第二个荧光通道图片，同样将选定的区域复制到一个新的文档中。
步骤：edit,copy-dile,new,internal clipboard。
即得到第二张某一激发波长下的蛋白免疫荧光图，默认显示为clipboard -1.8. 同样将鼠标放在原图片上，并且轻轻转动滑轮，原图片画面即显示第三个激发波长下的图片，见左上角有C:3/3，即表示是3中荧光通道中的第三个荧光通道图片，同样将选定的区域复制到一个新的文档中。
步骤：edit,copy-dile,new,internal clipboard。
即得到第三张某一激发波长下的蛋白免疫荧光图，默认显示为clipboard -2.9. 现在已经将不同通道下，目的蛋白的荧光图片都选择和建立好了，分别有三张图片，代表2种蛋白，三种激发波长，而且这三个蛋白是在一模一样的区域里统计分析，现在知道步骤2中打开一张源图片的重要性的吧，不然不能保证每次所选的目的区域是一模一样，也就得不到同一区域不同蛋白共存强度的统计分析效果了！下面分别进行2种蛋白共存的分析过程：点plugin,colocalization finder，出现后图画面。
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1、安装后首先打开ImageJ：
2、
3、
4、黑白反转（因为对于光密度（OD）来说越白数值越小，纯白为0；越黑数值越大，纯黑理论上是无限大。
因此我们
5、校正光密度（软件默认为测量灰度，因此我们要改为更加适用的光密度，其中原理不是一两句话能说得清的，这里
在弹出来的界面的Function选择Uncalibrated OD，并下界面左下方勾选Global calibration，然后点击右下角的OK
点击OK后会跳出校正后的光密度曲线：
如不勾选Global calibration，光密度的校正只对这张图片有效，一般分析都要分析多张图片，所以需要勾选，勾选后在打开另一图片时会提示是否将此校正应用于所有图片，不勾选Disable Global Calibration，勾选Disable these Messages
6、
量单位的选择只对这张图片有效），最后点击OK
7、
只测量我们选中的范围，如不勾选侧会测量整张图片数据），选择后点击OK
在弹出来的界面点击OK
9、
10、记录数据并计算：
结果中的Area为选择范围的面积，如果是测量的是细胞的话就是细胞在图中的面积；IntDen就是所选范围的IOD （光密度的总和）。
结果界面中的数据可以复制到Excel等软件中进行计算。
（/pixel）用IntDen的数值除以Area的数值得出来的就是这张图片中细胞的平均光密度，以这张图片的数据为例，即：
同法测量多张图的平均光密度值后就可以进行半定量比较。
以下附上分别应用Image-Pro Plus及ImageJ对五张图片进行分析的结果对比：
从结果的对比看来ImageJ与IPP（Image-Pro Plus）的分析结果是基本一致的。