1、加开图像后，提取出单一通道（Image-Color-Split Channels）
2、调整阈值，选择适当的区域（Image-Adjust-Threshold）
注意：
- 如果图片上有比例尺，必须调节Threshold，或者框选比例尺的区域Edit-Fill，从而去掉比例尺，否则会影响结果。
- 务必用Red来表征选中区域。
- 荧光图片的背景通常是黑的，所以需要勾选Dark Background！！
- 不用点击Apply、Set等按键，红色部分其实已经选中了。
另外，不同Threshold算法会带来不同的结果，如果默认算法（Default）设定的阈值不符合要求，需要重新选择算法。
3、选择合适阈值算法（Image-Adjust-Auto Threshold）
4、设定需要测量的参数（Analyze-Set Measurements）
5、测量（Analyze-Measure）：点击Measure后弹出检测结果：
Mean即为平均荧光强度。（Mean即Mean gray value，等于IntDen/Area），IntDen=Integrated Density（荧光强度总和）
可以将结果复制到Excel或者直接导出生成csv文件（Results窗口-File-Save as）
免疫荧光是半定量分析，平均荧光强度只能半定量地表征特异性蛋白的表达。
主要是因为免疫荧光实验中的人为因素太多，例如拍照时的曝光、焦距等等，而且非特异性结合的因素也不能完全消除。所以我们在拍照的时候，以及处理数据的时候，一定要有一个固定的标准和流程，从而减小误差。
注意：平均荧光强度并不等于免疫组化中的光密度（Optical Density），所以不需要Invert以及Calibration。单位可以用Arbitrary Units（AU）。
如若转载，请注明出处：https://www.ouq.net/mfi-%e7%94%a8image-j%e6%b5%8b%e9%87%8f%e8%ae%a1%e7%ae%97%e8%8d%a7%e5%85%89%e6%9f%93%e8%89%b2%e7%9a%84mean-fluorescence-intensity.html
微信打赏，为服务器增加50M流量 
支付宝打赏，为服务器增加50M流量 