imop-fluo
= Análisis de fluorescencia en células iMOP. :toc:
Conjunto de programas para analizar los resultados experimentales de la fluorescencia en células iMOP.
== Requisitos
- Linux (probado en Debian 9.0 y Manjaro 18.0)
- Ruby
- Crystal
- Python
- Matplotlib
- ImageMagick
- TCL/TK
- RubyTK
== Estructura del proyecto
./ ├── crop-rois.cr # Programa para recortar regiones de interés ├── fla.cr # Programa para analizar la fluorescencia ├── lib/ # Objetos auxiliares para los programas ├── exp/ # Directorio que contiene el experimento ├── plot-rois-lum.py # Programa para graficar los resultados del análisis de rois ├── readme.adoc # Explicación del programa ├── select-rois.rb # Programa para seleccionar rois de un conjunto de imagenes ├── imop-fluo.rb # Programa para realizar el análisis de inicio a fin └── view-rows.rb # Programa para visualizar las regiones de interés seleccionadas
== Iniciando
Asumiendo que la secuencia de imágenes del experimento de fluorescencia (en orden lexicográfico en el tiempo) se encuentra en el directorio in
.
. Listar las imágenes en el directorio in
+
find in -type 'f' -name '*.pgm' -print > imágenes.txt
. Elegir la región a analizar +
./select-rois.rb --nrois=1 - < imágenes.txt > region-a-analizar.txt
. Recortar la región a analizar +
./crop-rois.cr -- - < region-a-analizar.txt > recortes.txt
. Seleccionar las regiones de interés +
./select-rois.rb - --nrois=5 < recortes.txt > regiones-de-interes.txt
. Análisis de las regiones +
./fla.cr -- - < regiones-de-interes.txt > análisis.txt
. Graficar los resultados +
./plot-rois-lum.py - < análisis.txt
=== Una Linea
find exp/imgs -type 'f' -name '*.pgm' -print | ./select-rois.rb --nrois=1 - | ./crop-rois.cr -- - --out-dir exp | ./select-rois.rb - --nrois=5 | ./fla.cr -- - | ./plot-rois-lum.py -
== imop-fluo.rb -h
imop-fluo
Programa para realizar el análisis de principio a fin
Uso:
./imop-fluo.rb [directorio-experimento] [OPCIONES]
Opciones:
--steps= | -s= acciones a realizar default 1..6
1: recopilar archivos a procesar
2: seleccionar region a analizar
3: recortar la region a analizar
4: seleccionar rois
5: analizar las rois
6: graficar el analisis
--nrois= | -n= número de regiones a seleccionar
--help | -h desplegar esta información
Entrada:
El primer argumento es el directorio del experimento a analizar, el cúal
debe tener la siguiente estrurctura:
[exp]/
└─ imgs/
Salida:
Al finalizar el directorio del experimento contendrá los siguientes archivos:
adicionales:
[exp]/
├─ crop/ # Directorio con los recortes de la región a analizar
├─ files.txt # Imagenes procesadas en el directorio imgs/
├─ roi-to-crop.txt # Region a analizar del experimento
├─ crop-files.txt # Nombre de los archivos recortados
├─ rois.txt # Regiones de interés a procesar
├─ rois-fluo-data.txt # Evolución de la fluorecencia de las regiones
└─ fluo-graph.svg # Gráfica
== select-rois.rb -h
select-rois
Este programa permite seleccionar las regiones de interés en una
secuencia de imágenes en formato "pnm".
Uso:
find [image-dir] -type 'f' | ./rois-select.rb -
ls [image-dir]/* | ./select-rois.rb -
./select-rois.rb - < [lista-imagenes.txt]
Opciones:
--nrois= | -n= número de regiones a seleccionar
--verbose | -v imprimir mas información (notas)
--help | -h desplegar esta información
Entrada:
Lee de STDIN los nombres de los archivos de imágenes en formato pgm
Formato:
# Comentario y lineas en blanco son ignoradas
Archivo-1.pgm
Archivo-2.pgm
Salida:
Escribe a SDTOUT los nombres de los archivos y su respectivas regiones
de interés
Formato:
# Notas
=> Nombre-de-archivo-1.pgm
x1 y1 x2 y2
x1 y1 x2 y2
x1 y1 x2 y2
=> nombre-de-archivo-2.pgm
x1 y1 x2 y2
x1 y1 x2 y2
x1 y1 x2 y2
== crop-rois.cr -h
crop-rois
Este programa se encarga de recortar una región de las imágenes en "pnm",
escribe nuevas imágenes con las regiones recortadas.
Uso:
ls [im-dir]/* | ./select-rois.rb - -n=1 | ./crop-rois.cr -
./crop-rois.cr - < [lista-regiones.txt]
Opciones:
--out-dir= ruta donde colocar el directorio de imágenes recortadas
--dir-name= directorio donde se colocan las imágenes recortadas
--verbose | -v
--help | -h
Entrada:
Lee de STDIN los nombres de los archivos con orden lexicográfico y
las regiones de interés de las cuales generar las nuevas imágenes
Formato:
# Comentario
=> Nombre-archivo-1.pgm
x1 y1 x2 y2
=> Nombre-archivo-2.pgm
x1 y1 x2 y2
Salida:
Escribe a STDOUT los nombres de los archivos generados
recorte-archivo-1.pgm
recorte-archivo-2.pgm
== fla.cr -h
fla - fluorecense analysis
Este script se encarga de analizar la respuesta al estimulo de calcio en
celulas iMop, de las imágenes en formato "pnm".
Uso:
ls [imr-dir]/* | ./select-rois.rb - -n=3 | ./fla.cr -
./fla.cr - < [lista-regiones.txt]
Entrada:
Lee de STDIN los nombres de los archivos en orden lexicográfico en el
tiempo y las regiones de interés a analizar en cada imagen
Formato:
# Comentario
=> Nombre-archivo-1.pgm
x1 y1 x2 y2
x1 y1 x2 y2
=> Nombre-archivo-2.pgm
x1 y1 x2 y2
x1 y1 x2 y2
Salida:
Escribe a STDOUT la respuesta en luminicencia promedio normalizada de la
intensidad de las regiones
Formato:
valor-roi-1 valor-roi-2 valor-roi3
valor-roi-1 valor-roi-2 valor-roi3
== plot-rois-lum.py -h
plot-rois-lum
Este programa se encarga de graficar las regiones
Uso :
./fla.rb - < regiones.txt | ./plot-rois-lum.py -
./plot-rois-lum.py - < [analisis-de-evolución.txt]
Entrada:
Recibe a SDTIN la respuesta de cada región
Formato:
valor-roi-1 valor-roi-2 valor-roi-3
valor-roi-1 valor-roi-2 valor-roi-3
valor-roi-1 valor-roi-2 valor-roi-3
Salida:
Muestra la gráfica y escribe un archivo en formato "png"
== view-rois.rb -h
view-rois
Este programa se encarga de visualizar las regiones de interés
Uso:
ls in/* | ./select-rois.rb -nrois 4 - | ./view-rois.rb -
./view-rois.rb - < [regiones.txt]
Opciones:
--out-dir= ruta donde colocar el directorio de imágenes del video
--dir-name= directorio donde se colocan las imágenes
--verbose | -v
--help | -h
Entrada:
Lee de STDIN los nombres de las imágenes y sus rois correspondientes
Formato:
=> nombre-archivo-01.pgm
x1 y1 x2 y2
x1 y1 x2 y2
=> nombre-archivo-02.pgm
x1 y1 x2 y2
x1 y1 x2 y2
Repository
imop-fluo
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- about 5 years ago
- March 11, 2019
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