研究特定细胞中某个蛋白质的表达水平，通常涉及对细胞进行分子标记物和目的蛋白的双重染色。通过标记细胞，随后量化目的蛋白的荧光强度，获取其在特定细胞中的表达数据。
在执行此类实验时，确保通过分子标记物信号准确标识目标细胞至关重要，因此自动识别细胞成为不可或缺的步骤。ImageJ是实现这一目标的常见工具，赵钰琛老师的教程提供了详尽的指导，帮助操作者实现自动细胞识别。
近年来，Cellpose的出现为细胞分割提供了更为强大的工具，其功能优于ImageJ，赵钰琛老师的教程同样提供了Cellpose的使用指南，涵盖从安装到高级应用的多个方面。
Cellpose通过图像分析技术，自动分割出细胞并识别目标细胞，显著提高了实验效率和准确性。在脊髓横切片的免疫荧光照片中，通过标记蛋白N和蛋白X，Cellpose能够精确识别并分析标记N的细胞中蛋白X的表达水平。
实验流程包括：首先，按照Cellpose的安装教程准备环境并安装Cellpose。确保遵循Anaconda的安装步骤，使用清华镜像安装Cellpose及GUI。如有条件，可以参考赵老师关于GPU加速的教程，以提升计算性能。
在Cellpose界面开始分析，加载图像并预估细胞尺寸，通常通过测量已知大小的细胞来设定参数。接着，选择分析通道，进行模型训练并识别细胞。经过运算，Cellpose将标注每个细胞并生成蒙版。
识别出的细胞需要在ImageJ中进一步分析其荧光强度。通过保存Cellpose的ROI信息为ImageJ兼容格式，并在后者中加载，实现细胞的量化分析。在ImageJ的ROI Manager中，可以查看和测量每个细胞的荧光强度，并保存数据用于后续统计分析。
为了深入了解ImageJ的测量功能，推荐进一步学习其详细教程，以充分利用这一工具的强大功能，实现更精准的数据分析。
本文如未解决您的问题请添加抖音号：51dongshi（抖音搜索懂视），直接咨询即可。
热心网友
回答时间：2025-03-13 06:52
