MINER2.0 Combines ImageJ and R for Fast Nearest Neighbour Colocalization of 2D Multi‐Channel Fluorescence Images
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Colocalization analysis has become a common tool of microscopic subcellular localization studies. There are many tools and packages available for colocalization analyses. MINER2.0 differs from many other packages by providing user‐friendly, highly customizable and scalable Nearest Neighbour analyses, drawing on principles of centroid localization used in single molecule imaging. Methods and Results To circumvent issues related to colocalization indices that rely on (often) arbitrarily thresholding color channels, our analysis pipeline compares predefined sets of regions of interest (ROIs) or can perform a de novo search for the K‐Nearest Neighbours (KNN) around the predefined ROIs. The algorithm calculates and reports: puncta area, mean intensities, full‐width‐half‐max sizes and intensity, and distances between the centroid or perimeter of reference ROIs and the centers of ROIs in up to two comparator ROI sets. Users can define ROI centroids as center of mass, geometric center or the biaxial Gaussian fit of the puncta. This latter method can statistically detect differences in distances between centroids in separate image channels of 1.4 pixels. At higher magnifications this allows detection of distances separating centroids in separate color channels at <90 nm, below the diffraction limit of optical microscopy. The pipeline is written as a user‐friendly macro for ImageJ/Fiji to ease of access. New in version 2.0, we moved from a brute force KNN calculation in ImageJ with an O(n2) time complexity to a Kd‐tree calculation in R with O(nLog(n)) complexity. This reduces the KNN calculation for large ROI sets (i.e. >1000 ROIs) from hours in ImageJ to typically <10 s in R. This enables batched analysis of large image sets on standard desktop computers (e.g. 36,000 ROIs in six 2048 × 2048 pixel images analyzed in <1.5 hours). We discuss three use cases: (1) the analysis of anti‐colocalization of the vesicular nucleotide transporter with diverse vesicle and lysosomal markers in Neuro2A cells, (2) analysis of the decrease of mitochondria containing mitochondrial DNA in A7r5 cells treated with diverse stressors including angiotensin II, 5,6‐dideoxycytidine, rotenone and hydrogen peroxide, and (3) the prevalence of micronuclei as markers of genotoxic stress in A7r5 cells expressing loss‐of‐function variants of polymerase gamma that is responsible for replicating mitochondrial DNA. Conclusion MINER2.0 provides a user‐friendly interface for fast batch processing of spatial colocalization analyses with minimal subjective bias. It provides users with extensive output parameters to allow detailed understanding of the spatial relationships of fluorescently labelled structures within cells. Support or Funding Information Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,064 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».