ColocZStats: a z-stack signal colocalization extension tool for 3D slicer
Notice bibliographique
Résumé
Confocal microscopy has evolved to be a widely adopted imaging technique in molecular biology and is frequently utilized to achieve accurate subcellular localization of proteins. Applying colocalization analysis on image z-stacks obtained from confocal fluorescence microscopes is a dependable method of revealing the relationship between different molecules. In addition, despite the established advantages and growing adoption of 3D visualization software in various microscopy research domains, there have been few systems that can support colocalization analysis within a user-specified region of interest (ROI). In this context, several broadly employed biological image visualization platforms are meticulously explored in this study to understand the current landscape. It has been observed that while these applications can generate three-dimensional (3D) reconstructions for z-stacks, and in some cases transfer them into an immersive virtual reality (VR) scene, there is still little support for performing quantitative colocalization analysis on such images based on a user-defined ROI and thresholding levels. To address these issues, an extension called ColocZStats (pronounced Coloc-Zee-Stats) has been developed for 3D Slicer, a widely used free and open-source software package for image analysis and scientific visualization. With a custom-designed user-friendly interface, ColocZStats allows investigators to conduct intensity thresholding and ROI selection on imported 3D image stacks. It can deliver several essential colocalization metrics for structures of interest and produce reports in the form of diagrams and spreadsheets.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,010 |
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 ».