在生命科学飞速发展的当下,科研模型的选择正处于关键的转折点。在全球范围内,动物福利政策愈发严格,实验动物使用所面临的伦理和成本压力持续增大,传统的动物模型已难以充分满足高效、精准、人源化的前沿科研需求。类器官,作为一种在体外培育的、高度模拟真实器官结构与功能的微型三维组织模型,正迅速崛起,成为新一代科研的主力工具。
本篇介绍 QuPath 在多重荧光图像中的细胞检测流程:以细胞核识别为核心,通过调节核检测、细胞扩展与强度阈值等参数建立细胞对象;随后结合简单阈值或机器学习方法完成阳性信号识别,并生成可导出的定量结果。内容涵盖分类设置、参数选择、识别效果评估与多通道分类器构建,为后续全片自动化分析提供标准化模板。
这篇文章详细介绍了QuPath软件的界面布局、基础标注工具及操作技巧。内容涵盖图像属性设置、放大缩小功能、绘制与注释(Annotation)方法,以及如何通过颜色和分类为后续分析提供分组依据。