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Enregistrement W2117149793 · doi:10.3109/09553002.2011.622033

Optimized digital counting colonies of clonogenic assays using ImageJ software and customized macros: Comparison with manual counting

2011· article· en· W2117149793 sur OpenAlexafffund
Zhongli Cai, Niladri Chattopadhyay, Wenchao Jessica Liu, Conrad Chan, Jean‐Philippe Pignol, Raymond M. Reilly

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Radiation Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Defense
Mots-clésRepeatabilityClonogenic assayReproducibilityNuclear medicineBreast cancerTrastuzumabMathematicsBiomedical engineeringMedicineCancerBiologyStatisticsIn vivoInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To develop a digital method for counting colonies that highly replicates manual counting. MATERIALS AND METHODS: Breast cancer cells were treated with trastuzumab-conjugated gold nanoparticles in combination with X-ray irradiation, (111)In labeled trastuzumab, or γ-radiation, followed by clonogenic assays. Colonies were counted manually or digitally using ImageJ software with customized macros. Key parameters, intensity threshold and minimum colony size, were optimized based on three preliminary manual counts or blindly chosen. The correlation of digital and manual counting and inter- and intra-experimenter variability were examined by linear regression. Survival curves derived from digital and manual counts were compared by F-test (P < 0.05). RESULTS: Using optimized parameters, digital counts corresponded linearly to manual counts with slope (S) and R(2) value close to 1 and a small y-intercept (y(0)): SK-BR-3 (S = 0.96 ± 0.02, R(2) = 0.969, y(0) = 5.9 ± 2.2), MCF-7/HER2-18 (S = 0.98 ± 0.03, R(2) = 0.952, y(0) = 0.74 ± 0.47), and MDA-MB-231 cells (S = 1.00 ± 0.02, R(2) = 0.995, y(0) = 3.3 ± 4.5). Both reproducibility and repeatability of digital counts were better than the manual method. Survival curves generated from digital and manual counts were not significantly different; P-values were 0.3646 for SK-BR-3 cells and 0.1818 for MCF-7/HER2-18 cells. Using blind parameters, survival curves generated by both methods showed some differences: P-values were 0.0897 for SK-BR-3 cells and 0.0024 for MCF-7/HER2-18 cells. CONCLUSIONS: The colony counting using ImageJ and customized macros with optimized parameters was a reliable method for quantifying the number of colonies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations126
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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