CellProfiler / CellProfiler-Analyst

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CellProfiler Analyst ermöglicht die interaktive Erforschung und Analyse von Daten,insbesondere aus bildbasierten Experimenten mit hohem Durchsatz. Enthalten ist ein überwachtes maschinelles Lernsystem, das trainiert werden kann, um komplexe und subtile Phänotypen zu erkennen und Millionen von Zellen automatisch auszuwerten.

Installation

CellProfiler Analyst herunterladen

CellProfiler Analyst erfordert JDK 1.8 installiert sein (nicht nur JRE).

Bitte beachten Sie, dass dies der Entwicklungszweig von CPA ist und regelmäßig aktualisiert wird.

Finden Sie alle Versionen hier.

Für einen ersten Eindruck können Sie hier einen Beispieldatensatz herunterladen: Beispieldatensatz für CPA (gezippt)

Developer build

Die Erstellung von CPA auf Ihrem Rechner erfordert CellProfiler-Abhängigkeiten. Schauen Sie sich das wikifor für detailliertere Installationsanweisungen an.

• Pandas
• Seaborn
• Scikit-learn
• Javabridge
• Verlib
• Python-Bioformate

Dokumentation

Wiki

Forum

Die Entwicklung von CellProfiler Analyst wird auf der CellProfiler Forumsliste diskutiert.

Wie man neue Probleme einreicht

Bitte fügen Sie ausreichende Informationen bei, um den Fehler zu reproduzieren. Bei vielen Fehlern ist es angebracht, eine Eigenschaftsdatei, ein Trainingsset oder einen Screenshot beizufügen.

Zitierweise

David Dao, Adam N Fraser, Jane Hung, Vebjorn Ljosa, Shantanu Singh und Anne E Carpenter
CellProfiler Analyst: interactive data exploration, analysis and classification of large biological image sets
Bioinformatics (2016) doi:10.1093/bioinformatics/btw390

Thouis R Jones, In Han Kang, Douglas B Wheeler, Robert A Lindquist, Adam Papallo, David M Sabatini, Polina Golland und Anne E Carpenter
CellProfiler Analyst: Datenexplorations- und Analysesoftware für komplexe bildbasierte Screens
BMC Bioinformatics (2008) doi:10.1186/1471-2105-9-482

Mitwirkende

David Dao, Adam Fraser, Vebjorn Ljosa, Thouis R. Jones, Jane Hung, Shantanu Singh, Mark Bray, Lee Kamentsky, Anne Carpenter

Kudos

David Logan, Allen Goodman, Alison Kozol, Mohammad Hossein Rohban