Das vom Team entwickelte Tool heißt CShaper.
Es ist ein leistungsstarkes Computertool, das dies kann
Zellbilder systematisch auf der Ebene spezifischer Vertreter segmentieren und analysieren. Dies ist sehr wichtig für die Untersuchung der Zellteilung sowie der Zell- und Genfunktionen.Arbeitstext
Um eine Rechenleistung zu erstellenMit diesem Gerät haben Biologen untersucht, wie Tiere aus einer einzelnen Zelle, einer befruchteten Eizelle oder durch unzählige Zellteilungen wachsen. Insbesondere wollten sie bestimmte Genfunktionen wissen, etwa welche Gene an der Zellteilung zur Bildung verschiedener Organe beteiligt sind oder was abnormale Zellteilungen verursacht, die das Wachstum von Tumoren verursachen.
Dazu beschafften sich die Forscher zunächstBilder von Zellen – ihr „Stammbaum“. Anschließend „schalten“ sie das Gen aus der DNA-Sequenz aus (entfernen es) und vergleichen die beiden Abstammungsbäume, um Veränderungen in Zellen zu analysieren und auf die Genfunktion zu schließen. Danach wird das Experiment wiederholt, jedoch mit anderen Genen.
Biologen verwendeten Embryonen in der StudieCaenorhabditis elegans ist eine Art Wurm, der viele biologische Eigenschaften mit dem Menschen teilt, sodass er zur Untersuchung des Tumorwachstums beim Menschen verwendet werden kann.
„In Anbetracht dessen, dass C.elegans verfügt über etwa 20.000 Gene, was bedeutet, dass fast 20.000 Experimente erforderlich wären, wenn Sie jeweils ein Gen einzeln untersuchen würden. Das wird eine riesige Datenmenge sein. Daher ist es äußerst wichtig, das von uns entwickelte automatisierte Bildanalysesystem zu verwenden“, Text der Studie.
Zellbilder werden normalerweise mit erhaltenScannen mit einem Laserstrahl. Bestehende Bildanalysesysteme können den Zellkern nur erfolgreich erfassen, das Bild der Zellmembran ist jedoch von schlechter Qualität, was es schwierig macht, die Zellform zu rekonstruieren.
Darüber hinaus gibt es keinen zuverlässigen Algorithmus dafürSegmentierung von dreidimensionalen Zeitrafferbildern (d. h. vierdimensionalen Bildern) der Zellteilung. Die Bildsegmentierung ist ein wichtiger Prozess in der Computer Vision, bei dem visuelle Eingaben in Segmente unterteilt werden, um die Bildanalyse zu erleichtern. Aber Forscher müssen Hunderte von Stunden damit verbringen, viele Bilder von Zellen manuell zu beschriften.
Neue Entwicklungen, die CShaper erkennen kannZellmembranen, erzeugen Zellformen im 3D-Raum und, was noch wichtiger ist, segmentieren automatisch Zellbilder auf Zellebene.
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