Measurement of bacterial size via image analysis of epifluorescence preparations: description of an inexpensive system and solutions to some of the most common problems

Abstract

11 páginas, 9 figuras, 3 tables[EN] Computerized image-analysis of epifluorescence preparations is the most accurate and simple method for the estimation of bacterial size. We present a simple and inexpensive image-analysis system used to measure and count planktonic bacteria and presently in operation in our laboratory. We show that there is a wide range of image exposures (brightness) over which the system performs correctly. Even though the procedure involves some steps that depend upon operator intervention, the results obtained are highly reproducible and we have estimated the among-operator variability at 5%. We then discuss the advantages and disadvantages of different algorithms used for the estimation of volume from two-dimensional images and we identify those that perform better for curved and unusual cells. We finally estimate that 4 to 6 images and 200 - 250 cells are the optimal number of images to be processed and cells to be measured to obtain accurate estimates of population values with the minimum effort. These calibrations should be useful to all those laboratories that are implementing image-analysis systems[ES] El análisis de imágenes obtenidas a partir de preparaciones de epifluorescencia es el método más sencillo y preciso para medir el tamaño bacteriano. En este trabajo se presenta un sistema de análisis de imágenes sencillo y asequible, actualmente en funcionamiento en nuestro laboratorio, desarrollado para medir y contar bacterias planctónicas. Se demuestra que el sistema funciona correctamente dentro de un rango amplio de brillo de imagen. Aunque algunos pasos del proceso dependen del operador, los resultados obtenidos fueron altamente reproducibles, y se estimó una variabilidad entre operadores del 5%. Se discuten las ventajas de los diferentes algoritmos usados para calcular el biovolumen a partir de imágenes de dos dimensiones, e identificamos el algoritmo que funciona mejor en células curvados o de formas inusuales. Finalmente, se estimó que para obtener medidas precisas del tamaño medio de la población con el mínimo esfuerzo se debían procesar entre 4 y 6 imágenes y contar entre 200 y 250 células. La información presentada en este trabajo puede ser útil para aquellos laboratorios que deseen desarrollar sistemas de análisis de imágenes parecidosThis paper was developed while working for the EU MAS2-CT93-0077, EU MAS3-CT95-0016 (MEDEA) projects and partially financed by project DGICYT PB91-075Peer reviewe