共局在解析　 2007-10 目的 : ドット状の局在を示す二つの対象物の共局在性を検討する．サンプル：化学固定した Sf9 細胞 / 核内に局在する二つの構造が可視化されている．

共局在解析　2007-10 目的: ドット状の局在を示す二つの対象物の共局在性を検討する．サンプル：化学固定したSf9細胞/ 核内に局在する二つの構造が可視化されている．撮像方法：蛍光顕微鏡、Color CCD camera 画像: 原画像はRGB画像．これを8-bit Gray scale化した．また，解析のために一画像に一つの核にするため，ROIをくくった．ROIのサイズは150*150pix(9*9 um)．極端に大きい核や小さい核は存在しなかった．方法: ドットのXY座標を決定・画像間における最近傍二点間の距離を計測する．ネガティブコントロールは核の形状情報とXY座標の乱数による仮想的なランダムドット画像を生成，計測する．開発：画像解析はImageJのマクロ，距離計測はExcelのマクロを利用．

計測の実際: ０－０．hig_FindPeaks.txt（馳澤研web siteにて入手可能）を適当な場所にコピー０－１．ImageJを起動．Analyze->Set Measurementsで、Center of Massにチェック（輝点の座標を表示させるための前準備）１－０．Plugins->Macros->Installで、 hig_FindPeaks.txtを選択（マクロのインストール）１－１．解析する画像を開く（stackには対応していない）画像：8-bit Gray Scale, ROI、その他の画像処理は施さない１－２．Plugins->Macros-> hig_FindPeaks.txt 出力は５つのwindows出力１：原画像＋輝点の位置（輝点が正しくとれているかチェック）出力２：輝点の位置＋ROI Maneger対応（出力１と番号は一致していない）出力３：ROI Maneger出力４：Summary（Countのチェック）出力５：Results（輝点の座標）ここまで．マクロの内容は作業の全てをImageJ組込みのプログラム（Process->Binary->Find Max..とAnalyze->Analyze Particles）を利用している為，run２つという情けないものになっている． Find Max..ではNoiseチューニングが重要だった（本画像では10でOK）

hig_FindPeaks.txtの実施例

ネガコン用の仮想画像の生成と計測: ０－０．hig_RandomDotAnalysis.txt（馳澤研web siteにて入手可能）を適当な場所にコピー０－１．ImageJを起動．Analyze->Set Measurementsで、Center of Massにチェック（輝点の座標を表示させるための前準備）１－０．Plugins->Macros->Installで，hig_RandomDotAnalysis.txtを選択（マクロのインストール）１－１．Plugins->Macros->Proj-Telomere01入力は対象画像＋パラメタ４つ入力画像：解析に使用した原画像（二つの種類の画像のうち、核領域の情報が残っている方が望ましい．）入力パラメタ width and height: 入力画像と同一にする． DotNumber: 核のマスクを考慮しない点の数． Background: 背景輝度の入力．二つの可変パラメタは画像ごとに試行錯誤する必要があるかも知れない．（面倒？）出力は６つのwindows出力１：マスク画像（輝度ゼロの領域には点は打たない．核外領域だけが輝度ゼロになっているのが理想）出力２：生成画像＋輝点の位置出力３：輝点の位置＋ROI Maneger対応出力４：ROI Maneger 出力５：Summary（Countのチェック）出力６：Results（輝点の座標）ここまで．マスク画像

hig_RandomDotAnalysis.txtの実施例１

hig_RandomDotAnalysis.txtの実施例２

距離計測の実際: ２－０．Excelを起動し、Telomere-Colocalization.xls （馳澤研web siteにて入手可能）を開くマクロは有効なまま開く２－１．Telomere-Colocalization.xlsを開いたまま，新規にシートを開くSheet1, Sheet2, Sheet3になっているか確認（default）２－１．ImageJのResultsからCopy&PasteでRed, Green輝点座標情報をSheet1に入力このとき， R(Rx,Ry), G(Gx,Gy)としたとき， A列にRx, B列にRy, C列にGx, D列Gyを入力２－２．ツール->マクロ->Telomere-Colocalization出力は５つのsheets出力１：Rxを列として並べたもの（行列を入れ替えてpaste, 下方向にドラッグ）出力２：Ryを列として並べたもの（行列を入れ替えてpaste, 下方向にドラッグ）出力３：Gxを行として並べたもの（列をそのままpaste, 下方向にドラッグ）出力４：Gyを列として並べたもの（列をそのままpaste, 下方向にドラッグ）出力５：輝点間の直線距離（単純な三平方，総当り）＋各行列の最小値（黄色）＊最近傍点は総当りで距離を求めて，最小値で求めた。たぶん100x100くらいならOKだけど，実は結構厄介な問題かもしれない。（ここから手作業）３－１．出力５の100x100中から無意味な情報部分を空欄にする３－２．R, Gのうち，知りたい方（countが少ない方？）の最小値セットが輝点間の直線距離３－３．Excelなどの表計算ソフトで情報をまとめて解析（pix->umなど）＊1画像に101個以上の輝点は無い前提でマクロを作成．作成時の解析には十分だった．

共局在解析　 2007-10 目的 : ドット状の局在を示す二つの対象物の共局在性を検討する．サンプル：化学固定した Sf9 細胞 / 核内に局在する二つの構造が可視化されている．