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ToAST 插件（自动子孢子跟踪工具）
ToAST 是一个斐济插件，对高度定制的活动荧光物体进行跟踪和分析，以研究疟疾子孢子的活动性。它基于 ImageJ的流行MTrack2插件，另外还根据短时间间隔逆将对象轨迹分类为顺时针（CW）或时针（CCW）运动、非运动（“颁奖”）和强烈旋转运动（“挥动”）对象。目的是对分离到载玻片上的疟疾子孢子的运动模式进行分类，该子孢子本质上是在圆圈中滑动，但在其他类型的运动物体上尝试该插件可能是值得的，特别是在解决运动方向性问题时。
满足
ToAST 的输入是二进制图像，要创建一个，请转到Plugins › Tracking › ToAST，选择级别，然后按“应用”。您可能需要制作图像背景值为 255，对象值为 0。也可以使用自动阈值处理插件。
运行Image › Adjust › Threshold。在对话框窗口中选择图像采集参数。
前 4 个参数用于区分您感兴趣的对象、污垢、重叠对象和焦点不清晰的对象；它有助于更可靠地组装轨道。滑动平均半大小将用作执行分类的时间窗口（以帧为单位）的大小。所有速度低于每秒 0.5 微米的点将被指定为不移动；接下来，所有旋转速度超过45*平移速度的数据点将被分配给Wavers（高角速度且平移速度不太高）；其他则分为顺时针和逆时针动子。
点击“确定”按钮后，插件运行创建一个日志文件，其中存储已处理电影的坐标、形状因子和运动参数。可以通过File › Open Samples › Malaria Sporozoites (9.2MB)将其导入任何电子表格程序（例如Excel），然后以空格分隔导入。文件的第一部分包含每个对象、每个帧的参数。
您可以在下面再次找到所有数据，但根据运动类型排序；每个状态的平均参数以及状态之间的传输频率。
示例
斐济有一个 ToAST 的示例：File › Open
引文
- 疟原虫子孢子运动模式的自动分类揭示了唾液腺感染期间向生产运动的转变，Hegge S、Kudryashev M、Smith A、Frischknecht F，生物技术杂志，2009, 4, 6 页：903-913
