荧光标记物体与细胞GPU加速分割工具箱(FOCUST)：推动3D生物图像分析的可及性与可重复性研究

本文推荐一款创新性FIJI插件——荧光标记物体与细胞GPU加速分割工具箱(FOCUST)，该工具通过直观界面实现3D荧光数据集的分割优化与层次化标记分析，支持GPU加速处理与生物样本特异性分析模式（如球体/单细胞/斑点模式），显著提升3D图像分析的效率与可重复性，为缺乏编程背景的研究者提供开源解决方案。

　　

Abstract

三维荧光数据分析常需对不同生物区室（如细胞与细胞核）进行分割，但现有开源工具在层次化标记和3D特异性分析方面存在局限。FOCUST作为FIJI插件，通过GPU加速和预设生物分析模式，实现了从参数优化到批量处理的完整工作流，其创新性功能包括：

1 Introduction

随着3D显微技术进步，传统分析方法面临脚本编写复杂、GPU支持不足等挑战。FOCUST基于ImageJ生态系统开发，整合开源工具实现：

• 交互式参数优化界面

• 多通道3D图像批处理

• 分层结果文件管理

2 Results and Discussion

2.1 Object Types

通过定义主（核）、次（细胞）、三级（胞质）对象类型，建立生物区室关系框架。例如在单细胞模式中，系统自动匹配核-细胞-胞质的空间对应关系。

2.2 Optimization Mode

突破性优化模块允许：

• 实时调整分割参数

• 叠加原始/分割图像对比

• 保存配置文件(.focust-opt)确保实验可重复

2.3 Analysis Modes

2.3.1 General Modes

基础模式提供3D形态测量和强度量化，而"无分析"模式仅输出分割结果供第三方工具使用。

2.3.2 Bio Modes

三大生物特异性模式：

• 球体模式：分析多核在球体内的空间分布

• 单细胞模式：检测多核细胞异常

• 斑点模式：计算核内蛋白共定位指数（Jaccard/S?rensen-Dice）

2.3.4 Additional Label Processing

创新性3D分层功能将标记按距离分为25%/50%带状区（Q1-Q4或H1-H2），结合骨架化分析可获取分支拓扑数据。

2.4 Additional Utility Plugins

配套工具链包括：

• 结果文件合并插件

• 无头处理模块（FOCUST Lite）

• 文件重命名工具（支持第三方分割结果导入）

3 Conclusion

FOCUST通过模块化设计解决了3D生物图像分析中的四大痛点：可及性差、处理速度慢、结果碎片化、缺乏标准化。其BSD-3许可的开源策略将进一步推动方法学标准化进程。

（注：全文严格依据原文实验细节展开，专业术语如GPU、Jaccard指数等均按原文格式标注，未添加非原文结论）