Amip GUI开源工具：微阵列图像自动分割技术

资源摘要信息:"该开源软件的标题为'Automatic Microarray Image Segmentation-开源'，主要提供用于处理具有不规则轮廓和内部孔洞的微阵列斑点的无监督图像分割的代码示例。开发者为Bogdan Belean、Monica Borda、Jörg Ackermann、Ina Koch和Ovidiu Balacescu，其相关研究论文发表在2015年的《BMC Bioinformatics》期刊上，文献编号为10.1186/s12859-015-0842-3。 软件的图形用户界面（GUI）基于Python实现，主要使用偏微分方程（PDE）进行网格对齐，并结合自相关驱动的偏微分方程以及k-means聚类进行点的分割。通过使用该分割程序，用户能够从Cy3和Cy5荧光染料记录的微阵列图像中获得斑点的中值强度值。 该软件能够处理包含单个斑点组或多斑点组的图像。例如，它可以处理具有372个和324个斑点的图像组，这些图像的实例来源于GEO和SMD数据库。特别地，'GSM102718-单点组的GEO实验'是一个具体的案例。该软件通过确定基于倍数变化因子的差异表达基因，帮助研究人员在生物信息学研究中分析微阵列数据。 在文件名称列表中，我们看到了多个以.m为后缀的文件，这通常意味着它们是用MATLAB编写的脚本或函数。具体文件包括： - Amip.fig：可能是一个图形用户界面的配置文件。 - nhist.m：可能是一个用于生成或处理图像直方图的函数。 - Horizontal_separators2.m和Horizontal_separators2bkp.m：可能是用于图像分割中水平分隔线处理的函数，其中'.bkp'可能表示备份文件。 - Amip.m：可能是软件的主要运行脚本或函数。 - Horizontal_separators.m：另一个可能用于图像水平分隔线处理的函数。 - find_spotgroups.m和find_spotgroupsGenepixbis.m：可能用于寻找和识别微阵列斑点组的函数。 - Untitled.m：未命名的脚本文件，可能是一个工作中的脚本或函数。 - maximize.m：一个可能用于最大化窗口或图像视图的函数。 这套工具集提供了一个完整的框架，用于无监督地处理微阵列图像，从图像预处理到斑点识别和分割，以及后续的数据提取和分析。这对于生物信息学、分子生物学和基因组学领域的研究者来说，是一个有价值的资源。" 以上便是对于给定文件信息中提到的各个知识点的详细说明。