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ImageJ⼩胶质细胞形态学分析

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JournalofVisualizedExperiments(JOVE，最新影响因⼦1.184)视频实验期刊在⽣命医学科学领域出版了诸多实验视

频，为可视化学习提供了平台。胶质细胞是脑内的重要细胞，2018年6⽉5⽇，亚利桑那⼤学的研究者在JOVE发表了⼀

篇有关ImageJ分析⼩胶质细胞形态学的⽂章，⽂章题为“QuantifyingMicrogliaMorphologyfromPhotomicrographsof

ImmunohistochemistryPreparedTissueUsingImageJ”。

该链接下操作视频（63M，MP4格式）点击Download可免费下载：

⼩胶质细胞（Microglia）是中枢神经系统内固有免疫效应细胞，在脑内发挥着及其重要的作⽤。⾸先，⼩胶质细胞对于

神经系统的正常发育是必需的。在⼤脑发育的早期阶段，约20%～80%具有长投射轴突的神经元发⽣凋亡并迅速被清

除，激素、神经递质或分泌的蛋⽩质等细胞外信号可与神经元上的特异性受体结合，促进神经元的存活或启动神经元发

⽣程序性细胞死亡，从⽽对中枢神经系统内神经元的数量进⾏调控。

⼩胶质细胞的形态具有⾼度可塑性，与其⽣物学功能状态密切相关。正常情况下，⼩胶质细胞呈⾼度分枝状，具有三级

和四级分枝结构，且细胞间的分枝很少发⽣重叠。分枝状的⼩胶质细胞通常被称为“静息⼩胶质细胞”。当脑内发⽣炎

症、感染、创伤或其他神经系统疾病时，⼩胶质细胞迅速被激活并获得吞噬功能。⼩胶质细胞激活的定义最初主要是基

于其形态学的变化。

激活的⼩胶质细胞胞体增⼤、突起变短、细胞形态呈圆形或杆状；活化的⼩胶质细胞进⼀步被激活和调整，细胞突起消

失、细胞形态呈阿⽶巴状，并具有吞噬功能。⼩胶质细胞的形态学改变反映⼩胶质细胞的活化状态，⽽⼩胶质细胞的活

化状态与脑内受损部位的严重程度密切相关。⼩胶质细胞可以作为⼤脑中不同细胞功能和功能障碍的评价指标，对于⼩

胶质细胞形态学的定量显得尤为重要。

ImageJ是美国NIH开发的⼀款功能强⼤的免费软件，⼴发应⽤于医学图像分析。Fiji（FijiisjustImageJ）是预装了诸多

⽣物学插件的ImageJ。

下载地址为：

⽤户可根据电脑系统⾃⾏下载：

今天给⼤家分享如何使⽤ImageJ对⼩胶质细胞形态学进⾏分析。

该⽹站含有来⾃183个供应商的4030885个抗体，总引⽤次数⾼达1470697次。我们输⼊Iba1：

可知Iba1⽂献中使⽤引⽤次数最多的来⾃Abacam的货号为ab5076的抗体，⼀般引⽤次数越⾼的抗体质量越好。我们还

可以根据以下条件对需查找的抗体进⾏筛选：

⾔归正传，接着分享如何使⽤ImageJ分析⼩胶质细胞形态学。

整个分析过程流程图如下：

详细步骤如下：

注意：将显微照⽚转换为⼆元⾻架图像的整个过程只需不到1分钟。

2、如果使⽤荧光显微照⽚，请确保图像为8-bit并转换为灰度以最佳地显⽰所有阳性染⾊。依次点击：Image|Lookup

Tables|Grays。如果使⽤DAB明场照⽚，使⽤FFTbandpassfilterplugin滤波，依次点击：Process|FFT|bandpass

filter，然后转化为灰度图⽚。

3、如果图像太暗，则⽆法显⽰⼩胶质细胞的所有突起，请调整亮度和对⽐度。依次点击：Image|Adjust|

Brightness/Contrast。根据需要调整最⼩或最⼤滑块直⾄显⽰效果符合预期。

4、运⾏UnsharpMaskfilter以增加对⽐度，依次点击：Process|Filters|UnsharpMask。此操作ImageJ设置为(apixel

radiusof3andmaskweightof0.6)。

5、执⾏去除斑点（Despeckle）步骤，以消除由钝化⾯罩产⽣的椒盐噪⾳。依次点击：Process|Noi|Despeckle。

6、将图⽚转换为⼆进制图像，依次点击：Image|Adjust|Threshold。阈值选定后点击Apply。

7、在⽣成的⼆进制图像中可能存在单像素背景噪声，因此应⽤despeckle,clo,removeoutliersfunction处理。

despecklefunction依次点击：Process|Noi|Despeckle；

clofunction依次点击：Process|Binary|Clo；

removeoutliersfunction依次点击：Process|Noi|RemoveOutliers。

8、将获得图像保存以供后续进⾏分析，通过Process|Binary|Skeletonize⾻骼化图像。下图是⾻骼化之后的⼩胶质细

胞的突起：

9、选择⾻架化图像，然后单击插件AnalyzeSkeleton（2D/3D）分析⾻架，并检查分⽀信息。依次点击：Plugins|

Skeleton|Analyze

Skeleton。可得到诸多结果：

例如分⽀点数量：

分⽀末端的数量：

突起的平均长度

最长突起的长度

每个分⽀的长度

以及总长度等等。

我们可对细胞的Endpoints/cell以及Processlength/cell进⾏统计：

该⽅法稳定性好，不同的使⽤者（Ur1和Ur2）能够得到类似的结果：

上述ImageJ分析⼩胶质形态的优点是具有普遍适⽤性且分析速度快、简单易学。⾻架分析提供了对多个细胞的分析，使

⽤AnalyzeSkeleton评估细胞分枝很快并适⽤于整个图⽚，多细胞分析⽅法的好处是关注整个区域⽽不是单个细胞。因

此，本⽅法可以快速评估图像内所有⼩胶质细胞的平均分枝（就终点和过程长度⽽⾔）。希望对⼤家有所帮助，祝⼤家

早⽇发⽂章！

参考⽂献：

Young,K.,Morrison,fyingMicrogliaMorphologyfromPhotomicrographsofImmunohistochemistryPrepared

.(136),e57648,doi:10.3791/57648(2018).