长期以来,通过形态计量分析量化小胶质细胞激活一直是神经免疫学家工具包的主要内容。小胶质形态现象学可以通过手动分类或构造数字骨骼并从中提取形态计量数据来进行。可以使用半自动化和/或完全自动化的方法以不同程度的准确性来生成这些骨架的多个开放式和付费软件包。尽管在产生形态计量学的方法方面取得了进步(细胞形态的定量测量),但工具的开发有限,可以分析它们生成的数据集,尤其是那些包含来自全自动管道分析的成千上万个单元的参数的工具。在这篇综述中,我们使用集群分析和机器学习驱动的预测算法进行比较和批评,这些算法已开发出来解决这些大数据集,并提出了这些方法的改进。,我们强调了对开放这些分类者的群体开放科学的承诺的必要性。此外,我们引起人们对具有强大软件工程/计算机科学背景的人与神经免疫学家之间进行沟通的需求,以生产具有简化可操作性的有效分析工具,如果我们要看到神经胶质生物学社区的广泛采用。
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