细胞计数怎么整？
靠心算？
那小编只能向您致以崇高的敬意了。
养细胞、拍照、计数可谓是科研界的铁人三项。
减轻科研压力，从应用软件做起！
This is the dividing line.
01 装载“Image J”及计数插件及计数
Image J是一款开源的，基于Java构建的生物医学专用软件。这一点，从它的图标就能看出来了。
聊点学术公众号之前讲过如何使用Image J分析Western Blot条带。本期，小编想从手动和自动2个方面说明如何使用Image J做细胞计数。
如果还有伙伴没装载Image J，可以在公众号后台回复“Image J”，获取软件，常规安装即可使用。
02 Image J手动计数
手动计数之前需要确认自己的Image J软件是否已转载计数插件“Cell Counter Plugin”。
确认方法如下：
如果没有此插件，可以手动添加。进入以下网页下载插件。
https://imagej.nih.gov/ij/plugins/cell-counter.html
然后将下载的插件“Cell Counter.jar”复制粘贴到Image J的装载盘目录下，如下所示 ↓
随后，重启Image J软件即可。
手动计数的原理就是每次手动点击图中元素(如细胞)，并通过彩色的小方框标记该细胞。最多可以用4种颜色标记不同元素，并分别统计数据。
由上面的原理可得出手动计数可以标记图中不同颜色或相同颜色，那么RGB彩色图或者灰度黑白图都是可以计数的。值得注意的是，对于灰度图而言，可能比较难以通过标记符号的颜色进行图中元素分类。
手动分析更适合于少量图片的细胞计数，优点是精确，缺点是慢。
计数步骤：
（1）打开Image J，点击File→Open打开一张图片；
（2）点击软件plugin→Analyze→Cell Counter，打开计数器。注意：计数器仅对单张图片有效，而不能同时分析一组图片。
（3）打开计数器后可以看到，计数器有多个通道Type，对于图中不同元素，则要通过不同的通道标记。
（4）首先点击Initalize初始化图片，接着选择计数器左侧的通道，一般从Type1开始。然后点击图中你要计数的细胞，每点击一处，则该细胞处会被标记成相应的数值1。如下图所示。
（5）当选择另一种细胞时，需要换到Type2，同样的点击图中细胞，被计数的细胞会被标记上2。若是有点错的，可以通过remove撤回上一步操作，delete则是消除全部标记。
（6）当所有计数结束后，点击Results查看计数结果，并可通结果表的file键输出计数结果。如下图所示。
03 Image J自动计数
手动计数的适用范围较小，自动计数更加贴近我们的科研日常。并且自动计数不需要使用插件。
自动计数首先需要将彩色图片转换为灰度图。
（1）首先确认Image J已经设置了计数时采用灰度图，如下↓
（2）点击Image→Type→16-bit，将图片转换为灰度图。
（3）使用快捷键“ctrl+shift+T”打开控制滑块。通过拖动滑块，将目标元素全部填满红色，而背景则越干净越好，减少计数误差，其它设置可默认。或者可以点击set键设置一个范围，这样也会比较方便，但前提是你的这批图片染色程度要尽量均匀一致。
如果你想要做的更精细，那么你需要从一开始就将重叠在一块的细胞分割或者将依然未填满的细胞填充。适当参考一下Image J官方教程，贴上链接。
http://rsbweb.nih.gov/ij/docs/index.html
（3）首先确认一下你的图片是以像素为单位的，快捷键“Ctrl+shift+P”查看一下，若不是则修改，方便下一步。然后点击Analyze →Analyze Particles，其中0-无穷大的单位是像素，因此，我们可以通过手动设置一个阈值来过滤掉图中一些很小的杂点，提高精确度。
其它选项的设置，小编建议如下。但你还是需要根据自己的图片特点来勾选，这直接决定了最后数据的精确性。
（4）需要说一点，我们可以点击show下拉键中的outline，来预览图中选定的对象。如果觉得不对，就修改O-无穷大中的数值，或适当调整其它设置，直到你满意为止。
（4）最后自动输出的结果如下。说明图中共有109个目标元素。
基本上，Image J的计数方法已经说完了，虽然初看起来比较繁琐，但是使用熟练后还是比较方便的，伙伴们可以自己动动手试试。
完结，撒花！
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