利用计算机视觉库简化细胞核定量分析

我们开发了此方法，用于对细胞模型的代谢数据进行标准化处理，以帮助识别机制，阐明热疗诱导的骨骼肌适应性变化，并最终改善糖尿病前期人群的代谢健康。

我们必须对细胞核进行计数以用于实验归一化。人工定量细胞核存在诸多挑战，包括观察者偏差、耗时，以及在处理不同样本或条件时的变异性。

我们的程序是开源的，可确保具备不同编码相关技术水平的科学家均能使用，并已针对快速、准确地定量细胞核这一特定任务进行了验证。

该技术使我们能够客观地验证我们最近一项由美国国家衰老研究所（NIA）资助的临床研究中热疗对肌肉和线粒体健康益处的潜在作用机制。

[旁白] 首先，在计算机系统上启动一个网页浏览器，访问 github.com 上的 nuclei counter releases 页面。下载名为 Count_nuclei.zip 的最新版本文件。从“下载”文件夹中，右键单击该压缩文件，然后选择“全部解压”，将文件解压到本地计算机上的目标位置。接下来，在搜索栏中搜索 CMD 或命令提示符，以打开命令提示符窗口。使用 CD 命令将目录更改为可执行文件所在的路径，即可从下载文件夹中解压出的应用程序文件所在路径。然后按 Enter 键确认目录更改。在下一行命令中，将“path to images”替换为包含待分析图像的文件夹路径，将“path to output”替换为用于保存 .csv 文件的输出文件夹路径，并将“results.csv”替换为所需的输出文件名。屏幕上显示了一个示例代码，图像和输出路径可按引号内的格式插入。可使用 results.csv 作为结果文件名，也可指定其他名称。然后按 Enter 键。当下一行命令提示符出现时，确认处理已完成。验证指定的输出目录中是否已生成轮廓图像和结果电子表格文件。在数据归一化之前，目视检查轮廓图像，并与计数结果进行比较，以确认计数质量。打开浏览器并访问 github.com 上的 nuclei counter 项目页面。点击绿色的“Code”按钮，然后选择“Download ZIP”以下载代码仓库。对于 Mac OS 系统，点击“下载”文件夹中的文件菜单，选择“打开”以将文件解压至本地计算机。进入名为 nuclei_counter_main 的解压文件夹，该文件夹包含代码仓库内容。将该文件夹保存在易于访问的位置，并在文本文档中记录其文件路径。接下来，按下 Command + 空格键以打开 Spotlight 搜索，然后在 Spotlight 中输入 terminal 并选择终端应用程序。使用 CD 命令，通过复制粘贴文本文档中的文件路径，将目录切换至代码仓库路径，然后按 Enter 键。在下一行命令中，确保美元符号后有一个空格。然后输入屏幕上给出的命令并按 Enter 键，以安装所需的库并启用可编辑模式。在 pip 后立即输入适当的 Python 版本号，中间不留空格。在下一行命令中输入屏幕上的命令，将目录切换至主源代码目录，即屏幕所示的 CD nuclei_counter。然后输入屏幕上的命令，根据实际情况替换相应的文件路径，然后按 Enter 键。当下一行命令提示符出现时，确认处理已完成。验证指定的输出目录中是否已生成轮廓图像和结果电子表格文件。在数据归一化之前，目视检查轮廓图像，并与计数结果进行比较，以确认计数质量。由自动化程序生成的图像中所有细胞核均被实心绿色轮廓线标出，表明细胞核已被成功计数。两次人工计数之间的评分者间信度极佳，组内相关系数大于 0.999，P 值小于 0.0001。与平均人工计数相比，自动化程序表现出极佳的可靠性，组内相关系数为 0.993，P 值小于 0.0001。在所有细胞密度四分位区间均观察到极佳的可靠性，组内相关系数范围为 0.986 至 0.998，所有 P 值均小于 0.0001。自动化程序无法准确计数多个细胞核聚集区域或存在伪影（如光晕）的区域。这些潜在问题及其可能原因，以及提高图像质量和自动化细胞核定量工作流程准确性的故障排除步骤，已在屏幕上的表格中列出。