CSMA: An ImageJ Plugin for the Analysis of Wound Healing Assays

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1101/2025.01.12.632613
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

ABSTRACT Accurate quantification of wound closure in cell migration assays is crucial yet challenging. Still, existing methods often underperform due to omitting cell detection within the wound area, resulting in biased outcomes. To overcome this limitation, we developed the CSMA plugin for ImageJ. CSMA utilizes advanced image processing techniques, including contrast enhancement, edge detection, and morphological operations, to precisely identify and quantify cells in the wound region. The plugin offers user-friendly features and adjustable parameters to accommodate different imaging conditions, ensuring robust performance across diverse experimental setups. Validation against conventional tools confirms CSMA’s superior ability to delineate wound boundaries and provide accurate estimations of area and width at every time point. As applied to SW480-ADH colon cancer cells treated with various compounds, CSMA proves valuable in biomedical research. It represents a significant advancement in wound healing assay analysis, providing researchers with a simple and reliable tool for studying cell migration dynamics with enhanced precision and reproducibility. CSMA is available as an ImageJ plugin and source code at https://github.com/AminaSagymbayeva/CSMA_WoundHealing .