背景：准确测定细胞汇合度是在细胞生物学研究中产生合理设计实验结果的关键步骤。 然而，单个研究人员可能会以不同的方式预测同一培养物的细胞汇合。 在这里，我们设计了一个在 Matlab 平台上实现的系统量化方案，即所谓的“汇合查看器”程序，以帮助细胞生物学家更好地确定细胞汇合。 方法：在倒置显微镜下观察接种在 10 厘米培养皿中的人类正常口腔成纤维细胞 (hOF)，以获取细胞图像。 图像经过带有顶帽变换和 Otsu 阈值技术的细胞分割算法。 回归模型由二次模型和保形分段三次模型建立。 结果：细胞分割算法生成了与资深研究人员确定的细胞汇合度高度相关的回归曲线。 然而，与菜鸟学生确定的细胞融合相比，相关性较低。 有趣的是，当高级研究人员检查相同的图像而没有时间限制（最多1分钟）时，它们确定的细胞融合度将变得更加多样化。 结论：对于从事基于细胞的医疗保健或癌症研究的新手研究人员而言，该工具将避免不必

粒子模拟中的粒子内代码 开源，用户友好并且为超级计算机上的高性能而设计，它被广泛应用于物理学研究：从相对论激光等离子体相互作用到天体物理学。 文献资料 反馈 ：错误报告，功能请求，报告错误的文档或意外行为。 ：一般性讨论，建议，评论，分享结果和论文或只是打个招呼！ 我想贡献 读。

matlab中拨号代码图像分析 该存储库包含用于3D单细胞分割和分析的Matlab代码。 可以找到分步说明。 分割 分段器是用于单细胞分段的Matlab应用。 简单的用户界面允许调整参数，直到实现精确的分割为止。 可以通过阈值化细胞质标记物或通过对膜标记物进行分水岭转化来以3D方式分割细胞。 细分参数包括： 3D裁剪平面以删除相邻的单元格 阈值级别和通道。 阈值之前应用了波斯语的sigma。 拨和蚀的量。 像元的近似半径。 您可以在应用程序中滚动浏览z维度，并可以以3D方式查看单元格蒙版。 一旦实现了精确的分割，就可以将其另存为Tiff。 然后可以使用Matlab，ImageJ或任何其他程序对单元进行分析。 分析 分析脚本将功能应用于图像文件夹，并将结果保存为Excel文件。 我的分析功能在第90个百分位处对通道进行阈值识别点，然后计算三个区域的富集和部分重叠：质膜（<1um> 3um）。 可以轻松编写不同的函数来以不同的方式分析单元格。 可视化 该存储库还包括用于可视化富集和部分重叠的代码。 分布脚本生成一个圆形热图，该热图表示一组单元格的平

kmeans 分析matlab代码CS 221 最终项目代码 2015 年 12 月 8 日 我的大部分分析都是在 python 中完成的。 请按以下顺序查看代码： 自编码器.ipynb。 在这个 ipython notebook 中，我加载数据，然后使用 Keras 训练各种自动编码器。 我还测试了另一个 python 包 Theanet，但它没有给我想要的那么多控制权。 训练完自动编码器后，我会保存它并将其传输到服务器，在那里我可以执行更重的计算。 Method_pipeline.m。 此 MATLAB 文件加载编码数据和表达式矩阵。 它运行 ADMM (jz_ADMM.m)，在某些点使用收缩算子 (jz_shrink.m)，求解方程。 5 在纸上。 此代码为各种 lambda 输出一系列 U。 分析.ipynb。 在这个 ipython notebook 中，我使用各种函数对 Method_pipeline.m 生成的矩阵执行 kmeans 聚类和可视化 (PCA)。 请参阅代码中的注释以获取更多详细信息。

scNym-用于单细胞分类的半监督对抗神经网络 scNym是一个神经网络模型，用于根据单细胞分析数据（例如scRNA-seq）预测细胞类型，并从这些模型中得出细胞类型表示形式。 尽管细胞类型分类是主要的用例，但是这些模型可以将单个细胞概况映射到任意输出类别（例如实验条件）。 我们已经在Genome Research的最新论文中详细描述了scNym 。 如果您发现此工具有用，请引用我们的工作。 我们也有一个研究网站，介绍scNym简报- 用于单细胞分类的半监督对抗神经网络。 雅各布·金梅尔（Jacob C.Kimmel）和大卫·凯利（David R.Kelley）。 基因组研究。 2021. doi： ： BibTeX @article{kimmel_scnym_2021, title = {Semi-supervised adversarial neural networ

suite2p：钙成像记录中的细胞检测

癌症是全球范围内的主要公共卫生问题，近年来，找到一种完全治愈或根除该疾病的方法一直是医学研究人员和医生的期望。 本文考虑致癌物对正常细胞的侵袭。 该研究的目的是研究癌症和免疫细胞的动态进化，以期找到控制或根除人类癌症生长的最有效战略途径。 我们提出了五个针对良性和恶性肿瘤的生长和缓解模型，它们结合了常微分方程和偏微分方程，并对该模型进行了数值模拟。 获得了模型的解析和数值解以及对参数的敏感性分析。 发现良性和恶性癌细胞表现出失控的生长，因此本质上是不稳定的，并且免疫细胞下降到免疫崩溃的程度。 通过利用能量功能，可以确定氧气癌细胞的储藏或药物的使用是对抗癌症疾病的战略方法。 此外，如果癌细胞缺乏基本营养或某些碱性酶被抑制，则有望获得类似的效果。 癌细胞的饥饿应集中在氧气，营养物质和重要的酶上。 但是，希望药物开发人员和生物工程师能够提出实现饥饿战略以抗击癌症的手段。

【细胞分割】基于阙值+边缘+形态学+种子点图像分割matlab源码含 GUI.zip

作为生命的基本功能单位，细胞是生物学上简单的结构。 即便如此，作为数十亿年自然进化的结果，细胞已经具备了一些吸引人的生物学特性，使它们能够抵御外部损伤并抵抗生物噪音，适应不同的环境条件并推断其环境状态做出明智的决定。 此外，完全分布式的自治和自组织也可以从细胞群体基于简单规则的相互作用中产生，这使得它们能够高效地利用有限的环境资源，以共存和共同进化。 一种称为吸引子选择的大肠杆菌（E.coli）细胞适应性行为所固有的生物学机制，它可以诱导细胞基因网络动态适应其遗传程序以适应环境条件的变化。 大肠杆菌细胞通常更愿意切换到稳定的遗传程序，即选择适应性吸引子，以便在环境条件（如营养物质）发生变化后在新的外部环境中更好地存活（产生更好的代谢表型）。 这种吸引子选择机制启发了简单的鲁棒性和分布式解决方案。 从蜂窝吸引器选择到交通网络的自适应信号控制。 科学报告, 6, 23048; doi: 10

提出了一种简便的血红细胞计数的工程方法，对血液图像依次进行灰度化、二值化、中值滤波、逻辑运算、形态学处理、细胞边界识别，最后进行了细胞数目统计.实验结果表明：这种改进的方法能使血液图像中的红细胞被有效地分割出来，成功地解决了目标粘连现象对后续分析、测量产生的干扰问题，算法基于Matlab平台，语言简便可行.与分水岭算法及基于ImageJ软件的人工计数的结果比较，该方法的统计结果更准确，误差在5%以内，是一种有效的工程图像处理方法.