CellProfiler / CellProfiler-Analyst

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CellProfiler Analyst permite a exploração e análise interactiva de dados,particularmente de experiências de alto rendimento, baseadas em imagens. Incluído está o sistema de aprendizagem de máquina asupervisionado que pode ser treinado para reconhecer fenótipos complexos e sutis, para pontuação automática de milhões de células.

Instalação

Download CellProfiler Analyst

CellProfiler Analyst requer JDK 1.8 para ser instalado (não apenas JRE). Verifique o caminho do Java.

Por favor note que este é o ramo de desenvolvimento do CPA e será atualizado regularmente.

Realizar todos os lançamentos aqui.

Para um início, baixe o conjunto de dados de exemplo aqui: Exemplo de conjunto de dados para CPA (zipado)

Construção do desenvolvedor

Construir CPA na sua máquina requer dependências do CellProfiler. Verifique as instruções de instalação mais detalhadas do wikifor.

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

Documentação

Wiki

Fórum

Desenvolvimento do cellProfiler Analyst é discutido na lista de fóruns do CellProfiler.

Como arquivar novos problemas

Por favor anexe informações suficientes para reproduzir o bug. Para muitos bugs, é apropriado anexar um arquivo de propriedades, um conjunto de treinamento ou uma captura de tela.

Como citar

David Dao, Adam N Fraser, Jane Hung, Vebjorn Ljosa, Shantanu Singh e Anne E Carpenter
CellProfiler Analyst: exploração interativa de dados, análise e classificação de grandes conjuntos de imagens biológicas
Bioinformática (2016) doi:10.1093/bioinformática/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 de exploração e análise de dados para telas baseadas em imagens complexas
BMC Bioinformática (2008) doi:10.1186/1471-2105-9-482

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Contribuintes

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

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Kudos

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