محلل الخلايا

الميزات

علاوةً على ذلك، ورغم أن البرنامج صُمم وحُسِّن لمعالجة أعداد كبيرة من الصور ثنائية الأبعاد، وهي الصيغة الأكثر شيوعًا في فحوصات الفحص عالي المحتوى، فإنه يدعم كذلك تحليل التجارب صغيرة النطاق والأفلام الزمنية (Time-lapse movies).

علاوةً على ذلك، ويتيح البرنامج استخراج مجموعة واسعة من القياسات لكل خلية أو مكوّن دون خلوي يتم التعرف عليه، بما في ذلك الخصائص المورفولوجية، وشدة الإشارة، والملمس، وغيرها. ويمكن عرض هذه القياسات وتحليلها باستخدام أدوات العرض والرسم البياني المدمجة، أو تصديرها بصيغة جداول بيانات مفصولة بفواصل (CSV)، أو استيرادها إلى قواعد بيانات MySQL أو SQLite.

إضافةً إلى ذلك، ويُجرى التعرف على الأجسام (التقسيم الصوري أو Segmentation) باستخدام تقنيات التعلم الآلي أو أساليب عتبة الصورة، مع إمكانية التعرف على الأجسام المتلاصقة وفصلها، أو حذف الأجسام أو دمجها استنادًا إلى الحجم أو الشكل. ويمكن للمستعمل تخصيص جميع هذه الخطوات بما يتناسب مع طبيعة الصور التي يعمل عليها.

في هذا الإطار، يستطيع CellProfiler قراءة وتحليل أغلب تنسيقات صور المجهر الشائعة.ويستعمله علماء الأحياء عادةً لتحديد الأجسام محل الاهتمام، مثل الخلايا والمستعمرات وديدان الرشيقة الأنيقة (C. elegans)، ثم قياس خصائصها المختلفة. كما يمكن استخدام وحدات متخصصة لتصحيح الإضاءة بوصفها خطوة معالجة مسبقة لإزالة التشوهات الناتجة عن عدم تجانس الإضاءة.

كذلك، ويتكامل CellProfiler مع عدد من المكتبات والأدوات العلمية، منها مكتبتا NumPy وSciPy لإجراء العمليات الرياضية، ومكتبة Bio-Formats التابعة لاتحاد بيئة المجهر المفتوحة (Open Microscopy Environment) لقراءة أكثر من 100 تنسيق لملفات الصور، وبرنامج ImageJ للاستفادة من الإضافات ووحدات الماكرو، وبرنامج ilastik للتصنيف المعتمد على البكسلات.

المجتمع

وفي هذا الصدد، نظرًا إلى أن CellProfiler مشروع مجاني ومفتوح المصدر، يمكن لأي شخص تطوير خوارزميات جديدة لمعالجة الصور على هيئة وحدات إضافية (Modules) لبرنامج CellProfiler والمساهمة بها في المشروع.

من جهة ثانية، ويضم الموقع الرسمي للبرنامج منتدىً للنقاش، حيث يمكن للمستعملين الجدد طرح أسئلتهم والحصول على إجابات، وغالبًا ما يجيب عنها مطورو المشروع أنفسهم.

مراجع

التاريخ

في هذا الإطار، وفي سبتمبر 2020، صدرت النسخة 4.0 التي ركزت على تحسين السرعة وسهولة الاستخدام وزيادة كفاءة البرنامج، وكان من أبرز التغييرات فيها الانتقال الكامل إلى Python 3.

وفي السياق ذاته، أُصدر CellProfiler لأول مرة في ديسمبر 2005 على يد علماء من معهد وايتهيد للأبحاث الطبية الحيوية ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)'. ويُطوَّر البرنامج ويُصان في الوقت الحالي بواسطة مختبر تشيميني (Cimini Lab) في منصة التصوير التابعة لمعهد برود.

من جانب آخر، طُوِّر البرنامج في الأصل باستخدام لغة ماتلاب، ثم أُعيدت كتابته بلغة بايثون، وصدر CellProfiler 2.0 عام 2010. وفي أكتوبر 2017، أُطلقت النسخة 3.0 التي أضافت دعمًا لتحليل المكدسات الصورية ثلاثية الأبعاد (3D image stacks)، إلى جانب وحدات اختيارية تعتمد على التعلّم العميق.