Machine Learning-Assisted Quantification of Organelle Abundance
Rattachement africain : gb, nl, ch. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Organelle abundance is a key microscopic readout of organelle formation and, in many cases, function. Quantification of organelle abundance using confocal microscopy requires estimating their area based on the fluorescence intensity of compartment-specific markers. This analysis usually depends on a user-defined intensity threshold to distinguish organelle regions from the surrounding cytoplasm, which introduces potential bias and variability. To address this issue, we present a machine learning-assisted algorithm that allows for the quantification of organelle density using the open-source Fiji platform and WEKA segmentation. Our method enables the automated quantification of organelle number, area, and density by learning from training data. This standardizes threshold selection and minimizes user intervention. We demonstrate the utility of this approach for both membrane and non-membrane organelles, such as peroxisomes, lipid droplets, and stress granules, in human cells and whole fish samples. Key features • The organelle abundance algorithm is an automated, open-source, Fiji-based tool that extracts organelle number and area and calculates abundance based on a single marker. • The macro measures the average intensity of all the segmented areas and quantifies their area. • The algorithm is applicable to cellular compartments, including membrane-bound and membrane-less organelles. • The training is performed on a sample dataset, enabling the algorithm to be applied to all images obtained with the same imaging parameters.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Machine Learning-Assisted Quantification of Organelle Abundance
- Date Crossref
- 01/01/2026
- Éditeur
- Bio-Protocol, LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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University of Southampton pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of York Department of Biology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Amsterdam Neuroscience pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Vrije Universiteit Amsterdam Department of Complex Trait Genetics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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École Polytechnique Fédérale de Lausanne Biomolecular Screening Facility pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Amsterdam University Medical Centers pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Amsterdam Gastroenterology Endocrinology Metabolism pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Amsterdam Laboratory Genetic Metabolic Diseases pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Biological Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Life Sciences Global Health Institute pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
University of Southampton, Department of Biology — University of York et Amsterdam Neuroscience, avec 7 autres affiliations.
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