CellProfiler / CellProfiler-Analyst

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Version Documentation Forum

CellProfiler Analyst permette di esplorare e analizzare i dati in modo interattivo,in particolare da esperimenti basati su immagini ad alta produttività. È incluso un sistema di apprendimento automatico supervisionato che può essere addestrato a riconoscere fenotipi complessi e sottili, per il punteggio automatico di milioni di cellule.

Installazione

Scarica CellProfiler Analyst

CellProfiler Analyst richiede l’installazione di JDK 1.8 da installare (non solo JRE).Controllare il percorso Java.

Si prega di notare che questo è il ramo di sviluppo di CPA e sarà aggiornato su base regolare.

Trova tutte le versioni qui.

Per un inizio, scarica il dataset di esempio qui: Example Dataset for CPA (zipped)

Developer build

Costruire CPA sulla tua macchina richiede le dipendenze di CellProfiler. Controlla il wiki per istruzioni di installazione più dettagliate.

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

Documentazione

Wiki

Forum

Lo sviluppo di CellProfiler Analyst è discusso sulla CellProfiler Forumlist.

Come presentare nuovi problemi

Per favore allega informazioni sufficienti a riprodurre il bug. Per molti bug, è opportuno allegare un file di proprietà, un set di allenamento, o uno screenshot.

Come citare

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

Thouis R Jones, In Han Kang, Douglas B Wheeler, Robert A Lindquist, Adam Papallo, David M Sabatini, Polina Golland e Anne E Carpenter
CellProfiler Analyst: software di esplorazione e analisi dei dati per schermi complessi basati su immagini
BMC Bioinformatics (2008) doi:10.1186/1471-2105-9-482

Collaboratori

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

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