免疫荧光的荧光量化以及共定位分析。有不少同学提到了免疫荧光共定位分析的问题,这期主要讲了荧光共定位分析(在4:30以后)。欢迎将视频分享给有需要的同学,希望能够有所帮助。也欢迎大家评论、弹幕讨论,有问题一起交流。, 视频播放量 84127、弹幕量 31、点赞数 1408、
缺点:PCC只适合两种荧光强度呈单一线性关系的情况进行共定位分析,对于没有固定比例分配的两种蛋白的共定位,PCC得到的结果较差。PCC只能得出一个抽象的整体值,不能反映共定位比例,且不适于表征3D图像的共定位。 2、MCC的适用条件即优缺点 适用条件:要求荧光信号有一定强度,能和背景很好地区分开。 优点:MCC最明显的优势...
Imagej荧光共定位自动统计,更多标也行~ 瑞瑞大大呀 01:59 单一荧光的量化分析方法- image J 大学生起个什么名字呢 05:37 瑞瑞大大呀 02:49 ImageJ不同图片选择同样位置同样大小的图片 Sciresearchdraw 29:39 免疫荧光技术详解-赛默飞 奈落华年 7.5万22...
利用基于机器学习的细胞分割-Trainable Weka Segmentation,进行细胞分割,参考这篇文章: Create Result后,得到分割结果: 二、得到重叠部分的ROI 利用Threshold框选分割结果,然后创建选取区(Edit -> Selection -> Create Selection) 将选取区添加到ROI Manager当中,分别重命名为Red和Green: 关于ROI Manager的使用,参考: ...
考虑多种因素,包括免疫荧光的强度和共聚焦用于获取图像的模式;为了获得定量结果具有可比性,同一研究中的所有图片应该保持一致。有报道称背景校正的图像可能会导致高达30%的共定位过高估计。 1 ScatterJ插件下载与安装 ScatterJ是一款基于Java的免费、专业多图像处理ImageJ插件,该插件可用于各种不同的二维(2D)和三维(3D...
在生物研究中，免疫荧光双标记的细胞计数是一个关键步骤，尤其当细胞标记不明显时。本文将介绍如何利用ImageJ自动计数双标记细胞的方法，同时提供简单的共定位分析。以下以脑片染色为例进行说明。对于双标记特别明显的细胞，使用Color Threshold可以进行快速分割。然而，面对背景干扰较大或通道亮度差异大的情况...
近期，不少研究者都面临着一个共同的挑战：如何准确地对免疫荧光双标记细胞进行共标细胞计数？请注意，这里所指的共标并非简单地计数细胞内的荧光点，这一点我们将在后续的教程中详细阐述。这篇文章将介绍如何运用ImageJ软件自动计数共标细胞，该方法同样适用于简便的共定位分析。以脑片染色为例，我们将详细阐述操作...
Imagej平均荧光强度,荧光面积分析 免疫荧光数据经常会需要统计目标信号相应的数据,比如某个细胞质的平均荧光强度,总荧光强度,面积等。那这个时候我们就可以用我们的科研神器imagej进行统计分析。一起来看一下吧。 #00:24[时刻]#多通道拆分:Image——Color——Split Channels #00:56[时刻]#阈值选择:Image——Adjust...
话不多说, 应大家要求今天给大家分享使用ImageJ分析荧光共定位。 免疫荧光荧光染料的选择荧光避免串色,保存为tiff或者共聚焦格式图片(如.lsm)避免图像信息丢失。荧光图像的背景取决于多种条件,包括显微镜因素以及荧光染料荧光强度等。为保证结果有可比性,所有图片应该使用相同的条件拍摄。 1 荧光共定位定性表示方法 ...
今天给大家分享免疫荧光分析的常见方法。 1 Plot Profile分析荧光共定位 之前给大家分享过使用Plot Profile分析荧光共定位,如下图所示: 上图表示两个蛋白都定位于轴突或树突。我们还需注意荧光拍摄过度曝光问题,我们知道灰度值0是纯黑,灰度值255为纯白。