WB灰度值测定.docx

ImageJ测到了WB条带灰度值
关于用ImageJ量化westernblot条带灰度值，在网上一直盛传着两种操作方法，
然鹅〜小伙伴们却一直不确定到底哪种才是正确的测量灰度方法，甚至将灰度与光密
度弄混淆。今天咱们一起就这个时机学习每个条带上众多像素点对应的灰度值勾画出一条曲线，最后魔棒点出算出
的area值其实就是该条带所对应的面积大小。条带越大，area值越大。
方法二：
是通过上文说到的光密度〔假〕计算方法得出来的，最后得出的Intden值是所圈
面积下的总光密度值，再除以圈下面积area,得出的是平均光密度值〔图像中阳性区
域每一像素点的OD值叠加后除以测量的面积〕。条带〔颜色反转后〕越白越亮那
么Intden/area越大。
所以严格意义上来说，方法一方法二最后得出的数据都不属于正儿八经的灰度
值，但又与灰度值有着千丝万缕白联系。如果只是量化WB条带，两种方法是都能选
用的，记得标注你得到的结果是area还是Intden，但如果你想测出真正的灰度值，那
么我们下节课再来好好谈谈，咦？我说话怎么越来越像教师的风格呢，哈哈，同学们,
下课.
今天主要讲述如何用photoshop测量WB灰度值，在讲述操作方法之余，小石头
先给大家理一理原理，以便大家更好的理解〔文末附操作方法〕。
照例最先展示下最后的成果图〔其实最后可以用Graphpad做图，在此不赘述〕：
；:fit=AN-CN
A
C
D
E
女屋馆（平均馆）
自积
,景灰度帕赤带菽疾惇^可侑总菽度
4&576271
177
0,026331

&
201

:9i

841



131名1口957
1295

170/^2.
14SE)

24H14&62UH
1&362037
1512

163593379
247353169
条带总灰度
好了，开场今天的课程，现在手里有X这样的WB条带图，如何将各条带灰度值
测量出来？
首先我们从根本原理聊起，图片大小的存储根本单位是字节，每个字节是有8个
比特〔bit,音译为比特，也称为“位'’〕组成。一般的图片都是由众多像素点构成的，灰度模式下一个像素一个字节，也同时就是8bito在上一堂课中，我们曾用ImageJ
将图片转化为灰度图，就是通过image一type-8-bit这一步。如果把黑-灰-白连续变化
的灰度值量化为256个灰度级，灰度值的X围也就为0-255,表示亮度由深到浅。
从上图我们可以得知纯黑为0,纯白为255,中间0-255代表各个不同亮度等级。
而通常我们所得到的WB图片是这样的：
前者A是没有转化为灰度模式的，后者B是灰度模式下的。而在灰度模式下，
如果按灰度值描述的话，显然有明显条带的的灰度数据根本都与0相近，数值很小,
这样不利于互相比拟。所以通常的做法是进展"反相，也就是将白的地方变为黑，黑的地方变为白，颜色颠倒。也就是这样：
至此条带上的灰度值就成了越亮越白那么