|
|
Segmentation of Multi-Dimensional Multi-Parametric Microscopic Data of Biological Samples Using Convolutional Neural Networks
Backová, Lenka ; Benda, Aleš (vedoucí práce) ; Schätz, Martin (oponent)
Štandardným spôsobom zobrazovania biologických vzoriek sa stali viacparametrické vysoko rozmerné obrázky. Na kvantifikáciu výsledkov z týchto obrázkov je často potrebné najskôr použiť segmentáciu. Avšak kvôli základným nedostatkom fluorescenčnej mikroskopie bi- ologických vzoriek, ako napríklad kvôli nízkemu pomeru signálu k šumu, sa konvolučné neurónové siete stali často používaným nástrojom na automatizáciu segmentácie. Kon- volučné neurónové siete sa ukázali byť všestranné v ich potenciálnom použití, ako aj schopné segmentovať komplexné obrázky. V tejto práci využívame neurónovú sieť U-Net na segmentáciu obrázkov, ktoré obsahujú nielen informácie o intenzite, ale aj informácie o dobe života excitovaného stavu. Skúšame rôzne reprezentácie obrázkov, aby sme zis- tili, či pridaná informácia v hodnotách pixelov vedie k zlepšeniu segmentácie. Uvádzame ukážku aplikácie výslednej segmentácie s fázorovou analýzou na štúdium plodnosti myších spermií. 1
|
|
|
Bioinformatical analysis of the complex multidimensional microscopy datasets
Backová, Lenka ; Černý, Jan (vedoucí práce) ; Čapek, Martin (oponent)
Mikroskopia je odbor, ktorý je súčasťou biologických vied a ich histórie. Rast tohto odboru, vznik nových revolučných technológií, so sebou prináša nové výzvy. Príprava vzoriek, obsluha mikroskopu a spracovanie biologických obrazových dát sa stávajú ne- ustále náročnejšími a vyžadujú medzidisciplinárnu expertízu špecifickú pre dané oblasti. Dnešné mikroskopické technológie generujú obrovské množstvo dát, často v terabajtoch, vďaka čomu sa analýza biologických obrazových dát stáva výpočtovo náročná. K analýze je potrebná znalosť počítačového videnia, mikroskopických technológií a skúmaných bio- logických systémov. K dispozícii sú nástroje v rôznorodej škále, od open-source riešení, ktoré pokrývajú veľké množstvo úkonov, k proprietárnym softwarom zameraným na je- den úkon. Analytici by sa mali orientovať v možnostiach spracovania a v úkonoch, ktoré plánujú vykonať, aby vybrali najlepšie nástroje. Úkony potrebné vykonať závisia od po- žadovaného výsledku a technológie, ktorá bola použitá na získanie obrazových dát. Medzi možné úkony patrí dekonvolúcia, segmentácia a registrácia dát. Neustále vznikajú nové prístupy a algoritmy na analýzu, vďaka čomu je analýza obrazových dát zložitá. Táto práca sa zaoberá rôznymi mikroskopickými technológiami so zameraním na light sheet fluorescence mikroskopiu,...
|
|
|
Study of the differences in the architecture of the binding pockets of two major MDR pumps of yeast Saccharomyces cerevisiae, Pdr5p and Snq2p, using their common substrates
Backová, Lenka ; Gášková, Dana (vedoucí práce) ; Krůšek, Jan (oponent)
Mnohonásobná lieková rezistencia (multidrug resistance, MDR) je zodpovedná za po- kles účinnosti liekov na patogénnych mikroorganizmoch alebo nádorových ochoreniach. Jeden z mechanizmov mnohonásobnej liekovej rezistencie je export liekov z bunky pomo- cou membránových transportérov - púmp. Hlavné MDR pumpy kvasinky Saccharomyces cerevisiae sú Pdr5p a Snq2p, ktoré majú vysokú aminokyselinovú sekvenčnú podobnosť. Táto práca sa sústredí na rozdiely týchto púmp, ich väzobné kapsy a ich usporiadanie. Väzobná kapsa pumpy Pdr5p je lepšie preskúmaná, porovnanie výsledkov z merania me- dzi pumpou Pdr5p a Snq2p vedie k rozšíreniu znalosti o väzobnej kapse Snq2p. Pomocou zónového testu určíme spoločné substráty púmp, ketokonazol a bifonazol. Tieto substráty použijeme v meraní pomocou metódy potenciometrickej fluorescenčnej sondy diS-C3(3). Z výsledkov sme zistili, že väzobná kapsa Snq2p má viac väzobných miest. Väzobné kapsy Pdr5p a Snq2p sa navzájom líšia vo väzobných miestach a ich konformá- cii. Avšak konformácia oboch púmp je dynamická, k čomu sme dospeli z výsledkov po pridaní glukózy k bunkám na dodanie energie. 1
|
host ::
RSS.