L'outil développé par l'équipe s'appelle CShaper.
Il s'agit d'un outil informatique puissant qui peut
segmenter et analyser systématiquement les images cellulaires au niveau de représentants spécifiques. Ceci est très important pour étudier la division cellulaire, ainsi que les fonctions cellulaires et génétiques.Texte de travail
Afin de créer un ordinateurGrâce à cet appareil, les biologistes ont étudié comment les animaux se développent à partir d'une seule cellule, d'un œuf fécondé ou à travers d'innombrables divisions cellulaires. En particulier, ils voulaient connaître certaines fonctions des gènes, par exemple quels gènes sont impliqués dans la division cellulaire pour former divers organes ou ce qui provoque des divisions cellulaires anormales qui provoquent la croissance des tumeurs.
Pour ce faire, les chercheurs ont d’abord obtenuimages de cellules - leur « arbre généalogique ». Ils « éliminent » ensuite (retirent) le gène de la séquence d’ADN et comparent les deux arbres de lignée pour analyser les changements dans les cellules et en déduire la fonction du gène. Après cela, l'expérience est répétée, mais avec d'autres gènes.
Les biologistes ont utilisé des embryons dans l'étudeCaenorhabditis elegans est un type de ver qui partage de nombreuses caractéristiques biologiques avec les humains, il peut donc être utilisé pour étudier la croissance tumorale chez l'homme.
« Considérant que C.elegans possède environ 20 000 gènes, ce qui signifie qu'il faudrait près de 20 000 expériences si vous échantillonniez un gène à la fois. Ce sera une énorme quantité de données. Par conséquent, il est extrêmement important d'utiliser le système automatisé d'analyse d'images que nous avons développé », - texte de l'étude.
Les images de cellules sont généralement obtenues en utilisantnumérisation avec un faisceau laser. Les systèmes d'analyse d'images existants ne peuvent que détecter avec succès le noyau cellulaire, mais l'image de la membrane cellulaire sera de mauvaise qualité, ce qui rend difficile la reconstruction de la forme cellulaire.
De plus, il n’existe pas d’algorithme fiable poursegmentation d'images tridimensionnelles accélérées (c'est-à-dire d'images quadridimensionnelles) de la division cellulaire. La segmentation d'images est un processus important en vision par ordinateur qui consiste à diviser l'entrée visuelle en segments pour faciliter l'analyse des images. Mais les chercheurs doivent passer des centaines d’heures à étiqueter manuellement de nombreuses images de cellules.
Les nouveaux développements que CShaper peut détectermembranes cellulaires, génèrent des formes cellulaires dans l'espace 3D et, plus important encore, segmentent automatiquement les images cellulaires au niveau cellulaire.
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