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Please note that, this plugin is focused on biology research. This web page doesn’t provide a complete explanation of usability. Deep detailed information can be found in the manuscript: EpiGraph: an open-source platform to quantify epithelial organization, and in the official lab website: https://www.scutoids.es/
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介绍
EpiGraph 是一个斐济插件，它结合了计算几何和图论来测量，由计算或自然嵌入制成的任何排列的程度。这里，嵌入被认为是网络，其中边缘由区域接触定义。网络划分不同的子图，可以称为图基元。众多类型 Graphlet 的数量与嵌入的比较提供了 Graphlet度分布距离（GDD）作为排列的标记。该插件考虑了不同的参考模式：“六角形晶格”、“随机沃罗诺伊图”（从随机定位的种子生成沃罗诺伊图）和“沃罗诺伊图 5”（代表姿态中常见的作业分布）。已将它们用于计算一组自定义组织的参考：分别是 Epi-Hexagons、Epi-Random 和 Epi-Voronoi5。
它包含一组可视化工具以及图形用户界面，可轻松提取和分析信息。收集到的排列数据可以导出到Excel表格，以便用其他工具进行处理。
最重要的是，为了鼓励资源共享，EpiGraph根据开源(GPLv3)发布许可证，可以从https://github.com/ComplexOrganizationOfLivingMatter/Epigraph/blob/-/LICENSE.下载
管道
EpiGraph 由 5 个非常简单的步骤组成。首先，上传马赛克图像的构建并识别各个细胞。其次，有一个步骤用户是选择距离阈值来将两个小区识别为邻居。可以选择不同的阈值并检查这里危险情况下每个小区的邻居数量。，选择投资报告率。有多种可能性，例如图像中的默认 ROI 或单个细胞的选择第四个。第四个计算，选取单元格的图信息，获得 Epi-Hexagons、Epi-Random 和Epi-Voronoi5。这些值被合并到一个表中，并用于统计分析的输入数据，该统计分析指示新图像是在CVTn路径内部还是外部，以及读取与样本最相似的Voronoi图是什么。第五步包括对不同图像进行分类和标记，以便在新闻中表示它们。最后阶段允许导出三维立体的数据表示。接下来的视频详细解释了每个操作，并且还组织了三个GUI窗口：
安装和初始设置
GDD的计算
4. Calculate graphlets - default
5. Calculate graphlets - select invalid region
6. Calculate graphlets - squared shape
7. Calculate graphlets - 4 kind of motifs
8. Calculate graphlets - 4-connectivity
9. Calculate graphlets - ROI selection
10. Calculate graphlets - large image
###导出并导入GDD数据
11. Export supplementary graphlets results
12. Export and import GDDs - main window
可视化结果
限制
EpiGraph 目前只接受单个图像。在将图像堆栈上传到 EpiGraph 时，应将调整为单帧。另外，RAM 内存较小（小于 16GB）的计算机也可以运行，但有一系列限制。为了保证可用性，不建议计算具有大量单元（超过 1000）的，因为可能会缺乏内存。同样，我们建议在重构图像的其边缘并使用小硬盘（小于 3）来计算细胞的相邻域。同样，如果您的资源有限，如果输入图像大量（高度为） 3000 像素或宽度为 3000 像素），我们会发出警告。选择较高的半径值以及半径值可能会减慢工作队列的速度，从而增加 RAM 内存的使用。另外，具有更大 RAM 内存的计算机将处理更复杂、更大的图像更大的半径范围。
如果这些要求中的任何一个不满足，程序都会提醒用户允许他/她更改细胞所提供的图像。重要的是，图像和 ROI 需要最少数量的才能获得连贯的图谱。
关于3D可视化工具，它允许用户从不同角度查看样本的位置。但是，导出文件的分辨率为每英寸72像素(dpi)。对于这本书来说可能太低，因此EpiGraph提供了一个Excel表格，其中包含用其他程序表示它所需的所有信息。另外，您可以从“可视化窗口”下载任何CVTn参考文献（29个基序、17个基序……）。
