Automated Quantification and Morphometric Analysis of Pluripotent Stem Cell Colonies Using ColonyQuant.

چکیده اصلی

Alkaline phosphatase staining is routinely used to evaluate the undifferentiated state of embryonic stem cells, yet quantitative interpretation of colony assays frequently depends on manual inspection and categorical scoring that introduce subjectivity and limit scalability. ColonyQuant provides a standardized, automated framework for objective analysis of alkaline phosphatase-stained colonies from conventional bright-field images. The software performs adaptive colony detection, per-colony intensity measurement, and extraction of eight geometric descriptors that collectively characterize colony size, compactness, symmetry, and boundary complexity. Feature tables generated by the workflow are structured to support statistical comparison across replicates and experimental conditions. Integrated analysis modules enable dimensionality reduction, supervised classification, and feature ranking, facilitating interpretation of phenotypic differences without requiring custom scripting. Visualization routines generate distribution plots, contour-density maps, multivariate embeddings, and representative shape mosaics to summarize population heterogeneity and morphological organization. Applied to pluripotent stem cell cultures subjected to chromatin perturbation, the platform detects coordinated changes in colony growth behavior and structural architecture that may not be evident through visual scoring alone. The protocol describes installation, configuration, batch image processing, quality control, hierarchical data aggregation, and downstream statistical analysis, providing a reproducible approach for transforming qualitative colony assays into quantitative, high-content phenotypic datasets suitable for stem cell research and screening applications.

ترجمه فارسی چکیده

رنگ‌آمیزی فسفات آلکالین به طور معمول برای ارزیابی حالت غیرمتمایز سلول‌های بنیادی جنینی استفاده می‌شود، اما تفسیر کمی آزمون‌های کلونی اغلب به بازرسی دستی و امتیازدهی دسته‌ای وابسته است که به طور گسترده‌ای به موضوعیت محدودیت و مقیاس‌پذیری را ایجاد می‌کنند. ColonyQuant یک چارچوب استاندارد و خودکار برای تحلیل هدفمند کلونی‌های رنگ‌آمیزی شده با فسفات آلکالین از تصاویر روشن‌نور معمولی ارائه می‌دهد. نرم‌افزار تشخیص کلونی تطبیقی، اندازه‌گیری شدت به ازای هر کلونی و استخراج هشت توصیفگر هندسی را که به طور جمعی ویژگی‌های اندازه، فشرده‌سازی، تقارن و پیچیدگی مرزی را توصیف می‌کنند، انجام می‌دهد. جداول ویژگی تولید شده توسط جریان کار برای پشتیبانی از مقایسه آماری در میان تکرارها و شرایط آزمایشی ساختار یافته‌اند. ماژول‌های تحلیل ادغام شده کاهش ابعاد، طبقه‌بندی نظارت شده و رتبه‌بندی ویژگی را فعال می‌کنند که تفسیر تفاوت‌های فنوتیپی را بدون نیاز به اسکریپت‌نویسی سفارشی تسهیل می‌کند. روال‌های نمایشی، نمودارهای توزیع، نقشه‌های چگالی کنتور، تزریق‌های چندمتغیره و موزاییک‌های شکل نمادین را برای خلاصه‌سازی ناهمگونی جمعیت و سازمان‌دهی مورفولوژیک تولید می‌کنند. در کاربردهای روی فرهنگ‌های سلول‌های بنیادی پلاستیک که تحت تغییرات کروماتین قرار گرفته‌اند، پلتفرم تغییرات هماهنگ در رفتار رشد کلونی و معماری ساختاری را که ممکن است تنها از طریق امتیازدهی بصری آشکار نباشد، تشخیص می‌دهد. پروتکل نصب، پیکربندی، پردازش تصویر دسته‌ای، کنترل کیفیت، تجمیع داده‌های سلسله‌مراتبی و تحلیل آماری پایین‌دست را توصیف می‌کند و رویکردی قابل تکرار برای تبدیل آزمون‌های کلونی کیفی به مجموعه داده‌های فنوتیپی با محتوای بالا و کمی ارائه می‌دهد.

متن کامل اصلی