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笑话大全集 笑话...co-localication analysis
简介：我知道一点，打开IPP软件，然后打开一幅彩色双标的图片，或者两张灰度图片（可以把彩色转化为灰度图，IPP---edit--convert），第三步，菜单栏measure---co-localication ，按forward按钮可以得到几个参数，直接就可以用了，常用的是前两个。参数的具体定义和应用，我找了一篇文章在附件里。
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南京医科大学 硕士学位论文
Genistein对人视网膜色素上皮细胞碱性成纤维生长因子表达的 调控作用 姓名：潘金顺 申请学位级别：硕士 专业：药理学 指导教师：王斌 座机电话号码 南京医科大学硕士学位论文 Genjstein对人视网膜色素上皮细胞 碱性成纤维生长因子表达的调控作用 中文摘要 视网膜血管新生是糖尿病性视网膜病、高血压性视网膜病变以及
视网膜中央静脉阻塞综合症等多种疾病的主要病理改变，是导致患者
失明的重要原因之一。眼内血管的形成以及与其相伴的渗出、出血及
增生等一系列的病理改变可严重的破坏眼的结构和功能。尽管炎症、
创伤、肿瘤等很多情况下均可伴发新生血管，但与眼内新生血管关系
最为密切的病因仍是缺血、缺氧。 的酪氨酸激酶抑制剂具有广泛的作用，其不仅对乳腺癌、前列腺癌有
很强的化学预防作用，而且对心血管疾病和其他一些慢性病都有明显 f．actor 诱导的脉络膜和角膜血管新生，我们以往的研究也发
现，Gen可以显著抑制相对缺氧诱导c57小鼠视网膜血管新生，以及
Gen可以显著抑制缺氧诱导的RPE retinal cells pigmem印i廿lelium endotllelial
细胞的VEGF vasculargro叭h
高效的促进视网膜血管新生的因子，但有报导说在相同的剂量下
制眼内血管新生的分子机制尚未完全明确。 视网膜色素上皮细胞 retinal pigment 南京医科大学硕士学位论文 网膜的最外层，具有对视网膜外层传递来自脉络膜的营养，和对光感
受器外节脱落的膜盘以及代谢产物进行吞噬作用，起着视网膜一脉络
膜屏障作用。许多研究已经表明RPE细胞能够分泌多种细胞因子和
生长因子，在一些血管新生性眼病的病理过程起着重要的作用，其中
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【求助】这个图片中的荧光双标比例的图是怎么样做出来的？
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这个帖子发布于3年零352天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
请问图中最后一幅图，双标的比例（百分比）的图怎么样做出来的？需要用到哪些仪器或软件？谢谢
不知道邀请谁？试试他们
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应该是只要软件就可以。我研究研究。同时，@；@；@；@；@；；@；@；@；@；@；@；@
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skyskytotop 应该是只要软件就可以。我研究研究。同时，@；@；@；@；@；；@；@；@；@；@；@；@附全文
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skyskytotop IPP软件 ：打开一副双标图片-measure--co-localazation，这时会看到FORWARD 按钮上边有四个选项，选择第二个看看。第二个按钮是creat colour colocalization**作以后得到了差不多的图像，但是不知道原图中的那个角度是怎么来的（后来加上去的？？），以及百分比是如何计算的。第四个按钮是calculate correlation between image color，我点击以后出现了下面的数据，但是具体意思不明确Red - Green co-localization parameters of 333.jpg (AOI)Pearson's correlation
Rr= 0.936713Overlap coefficient
R = 0.962403Overlap coefficient
k1= 0.616334Overlap coefficient
k2= 1.502787Co-localization (ch2&0) m1= 0.999084Co-localization (ch1&0) m2= 0.999358这是colocalization的界面
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应该是只需要看Pearson's correlation Rr= 0.936713Overlap coefficient R = 0.962403这两个参数就行了。两个参数之间的差别应该是不同的统计计算方法。它反映的是红绿两种颜色重迭分布，完全重叠时，R=1，完全分离时，R=0这应该就是那个百分比了。k1k2反映了两种色彩强度的比较，但荧光照片中，强度是完全没个准的，所以这个参数并没有什么意义。测量图片时，最好是把红色图片与绿色图片分成两张，并转换成灰度图片。测量两张灰度图片之间的相关系数。可以直接把共聚焦图片的红色通道与绿色通道图片拿来测量。
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hbchendl 应该是只需要看Pearson's correlation Rr= 0.936713Overlap coefficient R = 0.962403这两个参数就行了。两个参数之间的差别应该是不同的统计计算方法。它反映的是红绿两种颜色重迭分布，完全重叠时，R=1，完全分离时，R=0这应该就是那个百分比了。k1k2反映了两种色彩强度的比较，但荧光照片中，强度是完全没个准的，所以这个参数并没有什么意义。测量图片时，最好是把红色图片与绿色图片分成两张，并转换成灰度图片。测量两张灰度图片之间的相关系数。可以直接把共聚焦图片的红色通道与绿色通道图片拿来测量。非常感谢，但是那里角度是如何选择的呢？应该是角度范围内的是有效统计的意思吗？但是如何才算是有效呢？
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不知道。IPP里面并没有这个项，而且那几张图片中的角度都是一样的。那个图片是散点图。左下角园弧内应该是黑色背景的象点。可以排除。靠近纵轴区域是绿色强的荧光点。横轴是红色。中间大概就是红绿都有的重叠的点吧。
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附件是上述帖子录制的屏幕视频(附件里，无需叮当，中文视频）下面两个是网上的一些视频
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