ImageJ 荧光定量

ImageJ 荧光定量分析

1. 图像预处理

1. File → Open 打开图像
2. Image → Type → 8-bit (灰度转换)
3. Process → Subtract Background (Rolling ball radius: 50)

2. 设置测量参数

Analyze → Set Measurements

勾选：

• Area
• Mean gray value
• Integrated density
• Min & max gray value

3. ROI 选择与测量

单细胞测量:

1. 使用 Freehand selections 工具圈选细胞
2. Analyze → Measure (Ctrl+M)
3. 重复选择其他细胞

批量测量:

1. 使用 Threshold (Image → Adjust → Threshold)
2. Analyze → Analyze Particles
3. 设置 Size 和 Circularity 过滤

4. 数据计算

校正总细胞荧光 (CTCF):

CTCF = Integrated Density - (Area × Mean background)

操作步骤:

1. 测量目标细胞
2. 选择无细胞区域测量背景
3. 使用公式计算 CTCF

批量处理宏

// ImageJ Macro for batch fluorescence quantification
input = getDirectory("选择输入文件夹");
output = getDirectory("选择输出文件夹");

list = getFileList(input);
for (i = 0; i < list.length; i++) {
    if (endsWith(list[i], ".tif")) {
        open(input + list[i]);
        run("8-bit");
        run("Subtract Background...", "rolling=50");
        setAutoThreshold("Otsu dark");
        run("Analyze Particles...", "size=100-Infinity summarize");
        close();
    }
}

selectWindow("Summary");
saveAs("Results", output + "results.csv");

统计分析 (R)

library(ggplot2)

# 读取 ImageJ 导出数据
data <- read.csv("results.csv")

# 计算 CTCF
data$CTCF <- data$IntDen - (data$Area * mean_background)

# 可视化
ggplot(data, aes(x = Group, y = CTCF)) +
  geom_boxplot() +
  geom_jitter(width = 0.2, alpha = 0.5) +
  theme_minimal() +
  labs(y = "Corrected Total Cell Fluorescence")