ImageJ | 荧光比率图

文摘   科学   2024-08-20 09:22   上海  

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在描述不同情况下,细胞之间的荧光强度变化时,通常会将两者作一个比值,得到荧光比率图,从而可以直观地观察到空间上的变化情况



这篇文章会讲解 怎样利用ImageJ做荧光比率图。


以 FRET(Fluorescence resonance energy transfer) 图像为例,通过 FRET 图像 (YFP) 与 Donor 图像 (CFP) 作比值,可以观察蛋白之间相互作用的位置:







一、去除背景

首先去除目标信号以外的背景,这一步本质是将细胞与背景分割开来


1、利用运用Threshold选中细胞(Image -> Adjust -> Threshold




2、得到选取区(Edit -> Selection -> Create Selection


并且将该选取区 Add 到 ROI Manager 当中



3、清除选取区之外的信号(Edit -> Clear Outside


在两个 channel 的原图上选中该 ROI,然后清除选取区之外的信号,即背景:



二、计算比值


利用Image Calculator计算两张图的比值(Process -> Image Calculator):



▲注意勾选32-bit(float) result


从而得到比率图:



三、添加伪彩与 Calibration Bar 


关于伪彩与 Calibration Bar 的详细介绍,参考这篇文章:《ImageJ | 伪彩与 Calibration Bar


▲ 点击图片跳转原文


1、添加伪彩(Image -> Lookup Tables -> Spectrum


这里添加 Spectrum 样式的伪彩,可以适当调节对比度(Image -> Adjust -> Brightness/Contrast




2、生成 Calibration barAnalyze -> Tools -> Calibration Bar


这里 Calibration bar 可以不直接添加到图像上,可以单独生成,然后在 Figure 排版时添加:



3、将比率图转为 RGB 格式(Image -> Type -> RGB color


转为RGB后,如果背景想要是黑色,可以重复(Edit -> Clear Outside)去掉背景这一步骤,这里需要注意后景色需要是黑色



最后得到:



通过该图像配合 Calibration Bar,即可对蛋白相互作用的区域进行定位。



感谢关注和支持,我们下期见~ 

作者 | Treasure琛
排版 | 小乐喵喵   



往期回顾

◆ Western Blot 条带分析

◆ 荧光强度测量

◆ 比例尺的校准和添加

◆ 细胞分割神器Cellpose(自动计数篇)

◆ 基于ChatGPT快速编程

◆ ImageJ基础篇 | 成像注意事项

◆ 基于阈值分割的自动细胞计数

◆ OpenAI API的使用方法-附Python代码

◆ 利用Segment Anything进行细胞分割

◆ Python读取显微镜图像格式

◆ Python实现3D Slice Viewer

◆ 利用Track-Anything进行细胞追踪



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