Data-analysis strategies for image-based cell profiling.
Data-analysis strategies for image-based cell profiling.
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DOI：
10.1038/nmeth.4397
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发表时间：
2017-08-31
期刊：
影响因子：
48
通讯作者：
Carpenter AE
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Caicedo JC;Cooper S;Heigwer F;Warchal S;Qiu P;Molnar C;Vasilevich AS;Barry JD;Bansal HS;Kraus O;Wawer M;Paavolainen L;Herrmann MD;Rohban M;Hung J;Hennig H;Concannon J;Smith I;Clemons PA;Singh S;Rees P;Horvath P;Linington RG;Carpenter AE
本综述涵盖了从高通量显微镜图像创建高质量的基于图像的配置文件所需的步骤。基于图像的细胞分析是一种高通量的策略，用于定量各种细胞群体之间的表型差异。它为利用化学和遗传扰动大规模研究生物系统铺平了道路。该技术的一般工作流程涉及高通量显微镜系统的图像采集以及随后的图像处理和分析。在这里，我们介绍创建高质量的基于图像的（即，形态学）分布。我们推荐的技术已被证明在数据分析过程的每个阶段都是有用的，基于全球20个实验室的经验，这些实验室正在完善其基于图像的细胞分析方法，以追求生物学发现。推荐的技术涵盖了可能适合各种生物学目标、实验设计和实验室偏好的替代品。
This Review covers the steps required to create high-quality image-based profiles from high-throughput microscopy images. Image-based cell profiling is a high-throughput strategy for the quantification of phenotypic differences among a variety of cell populations. It paves the way to studying biological systems on a large scale by using chemical and genetic perturbations. The general workflow for this technology involves image acquisition with high-throughput microscopy systems and subsequent image processing and analysis. Here, we introduce the steps required to create high-quality image-based (i.e., morphological) profiles from a collection of microscopy images. We recommend techniques that have proven useful in each stage of the data analysis process, on the basis of the experience of 20 laboratories worldwide that are refining their image-based cell-profiling methodologies in pursuit of biological discovery. The recommended techniques cover alternatives that may suit various biological goals, experimental designs, and laboratories' preferences.
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影响因子：
2
作者：
Babaloukas, Georgios;Tentolouris, Nicholas;Perrea, Despoina
通讯作者：
Perrea, Despoina
影响因子：
9.9
作者：
Breinig M;Klein FA;Huber W;Boutros M
通讯作者：
Boutros M
影响因子：
12.3
作者：
Carpenter AE;Jones TR;Lamprecht MR;Clarke C;Kang IH;Friman O;Guertin DA;Chang JH;Lindquist RA;Moffat J;Golland P;Sabatini DM
通讯作者：
Sabatini DM
影响因子：
14.8
作者：
Anchang, Benedict;Hart, Tom D. P.;Plevritis, Sylvia K.
通讯作者：
Plevritis, Sylvia K.
DOI：
10.1126/science.1198704
发表时间：
2011-05-06
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Bendall SC;Simonds EF;Qiu P;Amir el-AD;Krutzik PO;Finck R;Bruggner RV;Melamed R;Trejo A;Ornatsky OI;Balderas RS;Plevritis SK;Sachs K;Pe'er D;Tanner SD;Nolan GP
通讯作者：
Nolan GP