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文档简介

Image J测到了WB条带灰度值关于用Image J量化westernblot条带灰度值,在网上一直盛传着两种操作方法,然鹅小伙伴们却一直不确定到底哪种才是正确的测量灰度方法,甚至将灰度与光密度弄混淆。今天咱们一起就这个机会学习下,请先看看你是用以下那种方法测量灰度值?以下是两种方法的具体操作。方法一:1、打开Image J软件左上角fileOpen 选择自己的条带图片(事先把条带摆正)2、把图片转化成灰度图片:Imagetype8-bit3、第一个矩形工具选上所有条带4、analyzeGelsselect first laneGelsplot lanes(在这第四步也可以分开选取,如:框选第一个条带analyzeGelsselect firstlane将第一个框拖移到余下条带Gelsselect nextlane)5、选中直线工具,将开口波峰关闭6、选中魔棒工具(正数第七个),点击波峰,就得出所有area值。方法二1、打开Image J软件左上角fileOpen 选择自己的条带图片(事先条带弄正)2、把图片转化成灰度图片:Imagetype8-bit3、扣除背景:ProcessSubtract Background50pixels 并勾选Light Background5、设定参数:Analyzeset measurement勾选Area、Mean gray value、Min & max gray value、Integrated density6、Analyzeset scaleunit of length选项里改为pixels,确定6、图像分割。EditInvert选中椭圆圈(手残党首选)/不规则圆圈(心灵手巧党义无反顾),手动圈上单个条带7、AnalyzeMeasurement即得到Intden,重复6、7步就得到所有Intden值小伙伴们,你们是哪种方法呢?首先先把结论说出来,其实两者得出的area和Intden严格来说都不是灰度值,前者是面积而后者是光密度值,但用来量化WB条带都是OK的。Image J这个软件在将western blot条带量化时存在两种参数:灰度与光密度(假,暂且这么称呼,原因下文再说),这两者在理解使用Image J量化WB条带十分重要,请务必仔细看以下几个概念。1、灰度(gray):是指图像中各种颜色的深浅程度, 它以整数值表示, 一般的图像分析软件将图像每个像素点的颜色分为 0-255共 256 级,每一像素点对应的数值即灰度,灰度值越小物体颜色越深。有兴趣的小伙伴,可以随意用Image J打开一张图片,光标在图片上任意移动,得到的value值最小为0(纯黑),最大为255(纯白)。2、光密度(OD,真):也就是吸光度(A), 光线通过溶液或某一物质前的入射光强度Io与该光线通过溶液或物质后的出射光强度Ib比值的对数OD=lg(Io/Ib),其实就是大家熟悉的分光光度法的朗伯比尔定律。明确这两个概念后,我们再来看为什么称Image J里的光密度是“假”,因为在图像分析中的光密度(假)是由灰度值再经计算得到的, 它是一个相对值, 但其算法与 OD 值的算法类似。只是它的入射光强度由Western blot胶片上最亮区域的平均灰度值代替, 而出射光强度则由待测目标平均灰度值代替。即:图像分析系统的光密度值=lg(WB胶片上最亮区域的平均灰度值/ 待测目标的平均灰度值),再简单点来说,就是光密度(假)和正儿八经的灰度值有血缘关系。总结起来说灰度与光密度(假)都能用来量化western blot条带,两种量化任君随意挑。现在说回两种操作方法:方法一:是通过每个条带上众多像素点对应的灰度值勾画出一条曲线,最后魔棒点出算出的area值其实就是该条带所对应的面积大小。条带越大,area值越大。方法二:是通过上文说到的光密度(假)计算方法得出来的,最后得出的Intden值是所圈面积下的总光密度值,再除以圈下面积area,得出的是平均光密度值(图像中阳性区域每一像素点的 OD 值叠加后除以测量的面积)。条带(颜色反转后)越白越亮则Intden/area越大。所以严格意义上来说,方法一方法二最后得出的数据都不属于正儿八经的灰度值,但又与灰度值有着千丝万缕的联系。如果只是量化WB条带,两种方法是都能选用的,记得标注你得到的结果是area还是Intden,但如果你想测出真正的灰度值,那么我们下节课再来好好谈谈,咦?我说话怎么越来越像老师的风格呢,哈哈,同学们,下课.今天主要讲述如何用photoshop测量WB灰度值,在讲述操作方法之余,小石头先给大家理一理原理,以便大家更好的理解(文末附操作方法)。照例最先展示下最后的成果图(其实最后可以用Graphpad做图,在此不赘述):好了,开始今天的课程,现在手里有张这样的WB条带图, 如何将各条带灰度值测量出来?首先我们从基本原理聊起,图片大小的存储基本单位是字节,每个字节是有8个比特(bit,音译为比特,也称为“位”)组成。一般的图片都是由众多像素点构成的,灰度模式下一个像素一个字节,也同时就是8bit。在上一堂课中,我们曾用Image J将图片转化为灰度图,就是通过imagetype8-bit这一步。如果把黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级,灰度值的范围也就为0-255,表示亮度由深到浅。从上图我们可以得知纯黑为0,纯白为255,中间0-255代表各个不同亮度等级。而通常我们所得到的WB图片是这样的:前者A是没有转化为灰度模式的,后者B是灰度模式下的。而在灰度模式下,如果按灰度值描述的话,显然有明显条带的的灰度数据基本都与0相近,数值很小,这样不利于互相比较。所以通常的做法是进行“反相”,也就是将白的地方变为黑,黑的地方变为白,颜色颠倒。也就是这样:至此条带上的灰度值就成了越亮越白则灰度值越大(有没有小伙伴看过那种原始照片底片,记不记得底片上人物的头发都是白的发亮,这种就是灰度值255哦;还有做电泳凝胶的小伙伴,得到的凝胶图就不需要反相了,可以直接进行灰度值分析哦)。我们目前要想测量条带的灰度值,就只需把那发光发亮的地方圈出来,读取灰度值就可以了,而这一部分就交给photoshop来计算吧。在这里小石头想敲敲黑板,提醒大家注意下三点:1、由于Photoshop得出的灰度值是平均灰度值,而在比较WB条带灰度值时,我们还应考虑面积的关系,以面积与平均灰度相乘得出的总灰度,我们才能更准确地得出条带之间的表达差异。2、条带上得出的数据其实是相对于背景而言的,这个背景虽然反相之后非常黑了,但毕竟不是全黑的,我们还需要扣除背景的灰度值。并且,背景尽量干净,这就要求我们在做WB时多努力了。3、不同图片的背景是不一样的,不同图片的WB条带是不能进行相互比较的哦。接下来附上Photoshop测量WB条带的灰度值的操作方法,其中每一步的意义基本已在上文所介绍,对哪一步操作有不明白的小伙伴可以回过头再看看的。 步骤1:打开软件Photoshop左上角打开图片步骤2:将图片转为灰度模式(如果已经为灰度,此步跳过):图像模式灰度扔掉步骤3:将条带摆正(两种方法)通用步骤:最左侧选取标尺工具在条带上画一条自认本应水平的线方法一:直接点击正上方“拉直图层”(此操作简便,但有可能使边缘条带挪出界外)方法二:图像图像旋转任意角度确定步骤4:得到的灰度图进行适当调整:图像调整色阶调整下图中三个点,适当将自己的WB图片转成黑白对比稍明显的样子,如图(此步也可通过更改亮度/对比度实现:图像调整亮度/对比度)步骤5:反相:图像调整反相 步骤6:最左侧多边形套索工具延条带边缘圈选图像分析记录测量(分析选择数据点可以只显灰度

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