チームが開発したツールは CShaper と呼ばれます。
これは、次のことができる強力なコンピューティング ツールです。
特定の代表レベルで細胞画像を体系的にセグメント化して分析します。これは、細胞分裂や細胞と遺伝子の機能を研究するのに非常に重要です。作業テキスト
コンピューティングを作成するには生物学者は、動物が単一の細胞や受精卵から、あるいは無数の細胞分裂を通じてどのように成長するかを研究してきました。特に、どの遺伝子がさまざまな器官を形成する細胞分裂に関与しているのか、腫瘍の増殖を引き起こす異常な細胞分裂の原因は何かなど、特定の遺伝子の機能を知りたいと考えていました。
これを行うために、研究者たちは最初に次のことを取得しました。細胞の画像 - その「家系図」。次に、DNA 配列から遺伝子を「ノックアウト」（除去）し、2 つの系統樹を比較して細胞の変化を分析し、遺伝子の機能を推測します。この後、他の遺伝子を使用して実験が繰り返されます。
生物学者は研究で胚を使用しましたCaenorhabditis elegansは、人間と多くの生物学的特性を共有する一種のワームであるため、人間の腫瘍増殖の研究に使用できます。
「それを考慮すると、C.エレガンスには約 20,000 個の遺伝子があるため、一度に 1 つの遺伝子をサンプリングすると、ほぼ 20,000 回の実験が必要になります。これは膨大な量のデータになります。したがって、私たちが開発した自動画像分析システムを使用することが非常に重要です。」 - 研究の本文。
セル画像は通常、レーザービームでスキャンします。既存の画像解析システムでは、細胞核の検出にしか成功しませんが、細胞膜の画像の品質が低下するため、細胞の形状を再構築することが困難になります。
さらに、信頼できるアルゴリズムはありません。細胞分裂のタイムラプス三次元画像（つまり四次元画像）のセグメンテーション。画像セグメンテーションは、画像分析を容易にするために視覚入力をセグメントに分割することを含む、コンピューター ビジョンにおける重要なプロセスです。しかし、研究者は、細胞の多くの画像に手動でラベルを付けるために何百時間も費やす必要があります。
CShaper が検出できる新規開発細胞膜を使用して 3D 空間で細胞形状を生成し、さらに重要なことに、細胞レベルで細胞画像を自動的にセグメント化します。
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