Download
s41598-019-51676-x.pdf 4,66MB
WeightNameValue
1000 Titel
  • The “MYOCYTER” – Convert cellular and cardiac contractions into numbers with ImageJ
1000 Autor/in
  1. Grune, Tilman |
  2. Ott, Christiane |
  3. Häseli, Steffen |
  4. Höhn, Annika |
  5. Jung, Tobias |
1000 Erscheinungsjahr 2019
1000 LeibnizOpen
1000 Publikationstyp
  1. Artikel |
1000 Online veröffentlicht
  • 2019-10-22
1000 Erschienen in
1000 Quellenangabe
  • 9(1):15112
1000 FRL-Sammlung
1000 Copyrightjahr
  • 2019
1000 Lizenz
1000 Verlagsversion
  • https://doi.org/10.1038/s41598-019-51676-x |
  • https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6805901/ |
1000 Ergänzendes Material
  • https://www.nature.com/articles/s41598-019-51676-x#Sec24 |
1000 Publikationsstatus
1000 Begutachtungsstatus
1000 Sprache der Publikation
1000 Abstract/Summary
  • Measurement and quantification of cardiomyocyte or cardiac contractions as important (patho) physiologic parameters require highly specialized and expensive setups of fully integrated hard- and software that may be very difficult to use and may also depend on highly sophisticated methods of further data evaluation. With MYOCYTER (MC) we present a complete and highly customizable open-source macro for ImageJ, enabling fast, reliable user-friendly large scale analysis extracting an extensive amount of parameters from (even multiple) video recorded contracting cells or whole hearts, gained from a very competitive experimental setup. The extracted parameters enable extensive further (statistical) analysis to identify and quantify the effects of pathologic changes or drugs. Using videos following known mathematical functions, we were able to demonstrate the accuracy of MYOCYTER’s data extraction, also successfully applied the software to both cellular and animal models, introducing innovations like dynamic thresholding, automatic multi-cell recognition, “masked” evaluation and change of applied parameters even after evaluation.
1000 Sacherschließung
lokal Circulation
lokal Software
lokal Imaging
lokal Microscopy
1000 Fächerklassifikation (DDC)
1000 Liste der Beteiligten
  1. https://orcid.org/0000-0003-4775-9973|https://orcid.org/0000-0002-3199-0655|https://orcid.org/0000-0002-8933-3236|https://orcid.org/0000-0003-1306-2668|https://orcid.org/0000-0002-9159-8444
1000 Label
1000 Förderer
  1. Leibniz-Gemeinschaft |
  2. Deutsches Zentrum für Diabetesforschung (DZD) |
  3. Gesundheitscampus Brandenburg |
  4. Deutsches Zentrum für Herz-Kreislaufforschung |
1000 Fördernummer
  1. -
  2. 82DZD0034G
  3. -
  4. 82DZD00302
1000 Förderprogramm
  1. Open Access Fund
  2. -
  3. -
  4. -
1000 Dateien
1000 Förderung
  1. 1000 joinedFunding-child
    1000 Förderer Leibniz-Gemeinschaft |
    1000 Förderprogramm Open Access Fund
    1000 Fördernummer -
  2. 1000 joinedFunding-child
    1000 Förderer Deutsches Zentrum für Diabetesforschung (DZD) |
    1000 Förderprogramm -
    1000 Fördernummer 82DZD0034G
  3. 1000 joinedFunding-child
    1000 Förderer Gesundheitscampus Brandenburg |
    1000 Förderprogramm -
    1000 Fördernummer -
  4. 1000 joinedFunding-child
    1000 Förderer Deutsches Zentrum für Herz-Kreislaufforschung |
    1000 Förderprogramm -
    1000 Fördernummer 82DZD00302
1000 Objektart article
1000 Beschrieben durch
1000 @id frl:6423126.rdf
1000 Erstellt am 2020-09-25T08:22:41.611+0200
1000 Erstellt von 122
1000 beschreibt frl:6423126
1000 Bearbeitet von 122
1000 Zuletzt bearbeitet Fri Sep 25 11:52:48 CEST 2020
1000 Objekt bearb. Fri Sep 25 11:52:48 CEST 2020
1000 Vgl. frl:6423126
1000 Oai Id
  1. oai:frl.publisso.de:frl:6423126 |
1000 Sichtbarkeit Metadaten public
1000 Sichtbarkeit Daten public
1000 Gegenstand von

View source