PubMed چکیده/رکورد

RootHairML: A Simple Machine-Learning Tool for Quantifying Root Hairs.

استودیوی صوتی مقاله

پخش حرفه‌ای فارسی و انگلیسی

در حال بررسی نسخه‌های صوتی ذخیره‌شده…

صوت تولیدشده با هوش مصنوعی است. برای کاربرد علمی یا درمانی، متن و منبع اصلی را بررسی کنید.
خواندن هوشمند فارسی و انگلیسی در حال آماده‌سازی صداهای مرورگر…
تنظیم صدای طبیعی و سرعت

صداهایی که در نامشان «Natural»، «Neural» یا «Online» دیده می‌شود معمولاً طبیعی‌ترند. انتخاب صدا به صداهای نصب‌شده در ویندوز و مرورگر شما بستگی دارد.

چکیده اصلی

Root hairs play pivotal roles in nutrient and water acquisition and in plant-microbe interactions. Consequently, understanding the mechanisms underlying root hair development and their regulatory pathways is an important aspect of plant physiology research. Quantifying root hairs and root hair length is often essential in such studies, but is labor-intensive and prone to subjectivity. The availability of straightforward tools for automated root hair measurements is limited, and existing options are often tailored for specific images or do not measure individual root hairs. To address this, we developed RootHairML, a flexible and simple Python-based machine learning tool designed for efficient quantification of root hair lengths. Based on labeled images and pixel features, RootHairML trains a Random Forest model to enable the detection of root hairs in new images. It provides measurements of individual root hair lengths per image and generates annotated images showing all detected root hairs, allowing for manual verification and adjustments. Here, we describe and showcase the use of RootHairML. Overall, RootHairML offers a valuable tool for root hair analysis, enabling researchers to increase data collection and enhance the reproducibility of root hair studies.

نتیجه فارسی

RootHairML یک ابزار یادگیری ماشین مبتنی بر پایتون برای اندازه‌گیری خودکار طول ریشه‌های مویی است. این ابزار بر اساس تصاویر برچسب‌خورده و ویژگی‌های پیکسل، از مدل جنگل تصادفی برای تشخیص ریشه‌های مویی در تصاویر جدید استفاده می‌کند. RootHairML اندازه‌گیری‌های فردی را ارائه می‌دهد و تصاویر برچسب‌خورده تولید می‌کند.

  • ابزار مبتنی بر پایتون برای اندازه‌گیری خودکار ریشه‌های مویی
  • بر اساس مدل جنگل تصادفی و تصاویر برچسب‌خورده
  • تولید تصاویر برچسب‌خورده برای بررسی دستی
  • هدف افزایش تکرارپذیری مطالعات ریشه‌های مویی

ترجمه فارسی چکیده

ریشه‌های مویی نقش‌های کلیدی در جذب مواد مغذی و آب و تعامل با میکروارگانیسم‌ها دارند. درک مکانیسم‌های رشد و مسیرهای تنظیمی آن‌ها در فیزیولوژی گیاهی مهم است. اندازه‌گیری ریشه‌های مویی و طول آن‌ها اغلب ضروری است اما پرهزینه و ذهنی است. ابزارهای ساده برای اندازه‌گیری خودکار محدود هستند و گزینه‌های موجود اغلب برای تصاویر خاص یا اندازه‌گیری ریشه‌های مویی فردی طراحی نشده‌اند. برای حل این مشکل، ما RootHairML را توسعه دادیم، یک ابزار یادگیری ماشین مبتنی بر پایتون که برای اندازه‌گیری کارآمد طول ریشه‌های مویی طراحی شده است. بر اساس تصاویر برچسب‌خورده و ویژگی‌های پیکسل، RootHairML یک مدل جنگل تصادفی را آموزش می‌دهد تا بتواند ریشه‌های مویی را در تصاویر جدید تشخیص دهد. این ابزار اندازه‌گیری طول ریشه‌های مویی فردی را برای هر تصویر ارائه می‌دهد و تصاویر برچسب‌خورده‌ای تولید می‌کند که تمام ریشه‌های مویی تشخیص داده شده را نشان می‌دهد، که امکان بررسی و اصلاح دستی را فراهم می‌کند. در اینجا، ما استفاده از RootHairML را توصیف و نمایش می‌دهیم. به طور کلی، RootHairML ابزاری ارزشمند برای تحلیل ریشه‌های مویی است که به محققان کمک می‌کند تا جمع‌آوری داده‌ها را افزایش دهند و تکرارپذیری مطالعات ریشه‌های مویی را بهبود بخشد.

روش پژوهش

ابزار بر اساس تصاویر برچسب‌خورده و ویژگی‌های پیکسل طراحی شده و از مدل جنگل تصادفی برای تشخیص ریشه‌های مویی استفاده می‌کند.

محدودیت‌ها

محدودیت‌ها در متن گزارش نشده‌اند.

استخراج ساختاریافته از متن منبع

نمای PICO و پیامدها

جمعیت
ریشه‌های مویی گیاهان
مداخله/مواجهه
ابزار RootHairML
مقایسه
روش‌های دستی و ابزارهای موجود
حجم نمونه
عدم گزارش

متن کامل اصلی

متن در JumpToDate ذخیره نشده است.

برای بررسی دسترسی کتابخانه‌ای یا خرید، رکورد اصلی را باز کنید.

رفتن به منبع اصلی

کلیدواژه‌ها

ArabidopsisImage analysisMachine learningRoot hair
در همین زیرشاخه

مقاله‌های مرتبط

PubMed2027

A Microscopy Toolkit for Root Studies in B. distachyon.

The study of plant organogenesis presents significant challenges due to the small number of cells involved in its initial stages. Observing the initial cell divisions becomes increasingly challenging when transitioning from Arabidopsis thaliana (Arabidopsis) to other species. Lateral root (LR) initiation is an essential process for enhancing a plant's ability to access water and nutrients. In most cases, LR formation starts in the peri…

PubMed2027

Advanced Image Generation for Cancer and Stem Cell Biology Using Diffusion Models.

Deep learning has transformed medical image analysis, but progress in cancer and stem cell applications is often constrained by limited access to large, diverse, well-annotated imaging datasets. This bottleneck is especially acute for studies of tumor heterogeneity and cancer stem cell (CSC) biology, where rare phenotypes and dynamic cell-state transitions-frequently linked to stemness-associated transcriptional programs (e.g., OCT4, S…

PubMed2027

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

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…

PubMed2027

Cell Biology of Botrytis: Live-Cell Imaging Techniques and Protein Localization Protocols.

Botrytis cinerea is a widely studied model organism for plant-fungal interactions. This chapter provides simple and easy protocols for live-cell imaging techniques and subcellular protein localization studies in B. cinerea in vitro. Using a simple microscopy setup, we describe methods for imaging spore germlings and hyphae and for studying protein dynamics in response to the antifungal compound α-tomatine. The protocols highlight the a…