|
|
Segmentation of biological samples in cryo-electron microscopy images using machine learning methods
Sokol, Norbert ; Vičar, Tomáš (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Cryo-electron microscopy imaging has its irreplaceable position in analysis of various biological structures. Localization of the cells cultivated on grid and their segmentation towards background or contamination is essential. With the development of various deep learning methods, the performance of semantic segmentation tasks dramatically increased. In this thesis, we will develop a deep convolutional neural network for semantic segmentation of the cells cultivated on grid. Dataset for this thesis was created with dual-beam cryo-electron microscope developed by Thermo Fisher Scientific Brno.
|
|
|
Isolation and determination of the structure of hexamerin of Tribolium castaneum and TmpH protein of phi812 phage.
Valentová, Lucie ; Řezáčová,, Pavlína (oponent) ; Plevka,, Pavel (vedoucí práce)
This thesis deals with structural studies of two proteins: Tail morphogenetic protein H (TmpH) from phage 812, which infects Staphylococcus aureus, and hexamerin from holometabolous beetle Tribolium castaneum. S. aureus is one of the bacterial pathogens that are most often resistant to antibiotics and cause diseases with high morbidity and mortality. Bacteriophage 812 infects and lyzes 95 % S. aureus strains and it is a potential agent for use in phage therapy. Protein TmpH is a part of the virion of this phage. As a part of the work on this thesis several plasmids carrying TmpH gene were prepared and used for recombinant protein expression using E. coli BL21(DE3). The produced protein was purified using affinity and size exclusion chromatography. Crystallization conditions for TmpH were optimized. Hexamerin is the most abundant protein in larvae and pupae of Holometabolous insects. It serves as an amino acid source during the metamorphosis of pupae into adults. I developed the method for isolation of hexamerin from pupae of T. castaneum. Two methods were used to determine hexamerin structure: X-ray crystallography and cryo-electron microscopy. Conditions for hexamerin crystallization were optimized and crystals suitable for X-ray data collection were grown. Nevertheless, hexamerin structure was solved by cryo-electron microscopy at resolution of 3.2 . The structure of hexamerin may enable determination of its role in regulation of metamorphosis of holometabolous insects.
|
|
|
Registration of ion and electron images from DualBeam microscope
Oreničová, Jaroslava ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
In recent years, electron microscopy has expanded in the imaging of materials and biological samples. This work deals with the mutual registration of the image in the DualBeam electron microscope. This diploma thesis aims to find a suitable algorithm for electron and ion image registration by comparing different algorithms. Those are SIFT, SURF and AKAZE detectors and descriptors, created in the Python programming language using the OpenCV library. They are tested under different conditions of imaging non-biological, mostly metal materials but also biological samples with a different rotation, scale and used samples. The input parameters of these algorithms are compared with each other to achieve optimal input settings for individual groups of tested data. Each of the detectors is specific when used on different types of samples. Thus, it is necessary to choose a compromise in the application of individual detectors and descriptors concerning the application and the chosen type of samples. Based on testing, the use of individual detectors and descriptors is as follows: SURF for metal samples at a mutual angle of 0 ° for imaging with electron and ion beams and for pairing biological samples. AKAZE works best when pairing mutually tilted metal samples. SIFT works best when pairing images displayed by a single beam.
|
|
|
Regularization methods for discrete inverse problems in single particle analysis
Havelková, Eva ; Hnětynková, Iveta (vedoucí práce) ; Plešinger, Martin (oponent)
Cílem této práce je zkoumat možnosti aplikace regularizačních metod založených na Krylovovských podprostorech na diskrétní inverzní úlohy vznikající v single particle analýze (SPA). V první části práce je formulován spo- jitý model a je vysvětlena jeho diskretizace. Výsledkem je špatně podmíněný inverzní problém Ax ≈ b, kde A je lineární operátor a b representuje naměřená data zatížená šumem. V práci jsou zahrnuty teoretické základy a přehled vy- braných metod pro řešení obecných lineárních inverzních problémů. Dále se práce zaměřuje na specifické vlastnosti inverzních problémů ve SPA a zahrnuje experimentální analýzu založenou na synteticky vygenerovaných SPA datech (experimenty jsou provedeny v prostředí Matlab). V další části se práce zaměřuje na metodu založenou na iterativním hybridním LSQR s vnitřní Tikhonovskou regularizací. Diskutovány jsou též vhodné zastavovací kritérium a metoda pro volbu regularizačního parametru pro vnitřní regularizaci. Na základě vlastní implementace (v prostředí Matlab a v C++) jsou výsledky navržené metody analyzovány na sérii modelových SPA dat, kde se uvažuje zatížení vysokou hla- dinou šumu a realistické rozložení projekčních úhlů. Metoda je dále...
|
|
|
Regularization methods for discrete inverse problems in single particle analysis
Havelková, Eva ; Hnětynková, Iveta (vedoucí práce)
Cílem této práce je zkoumat možnosti aplikace regularizačních metod založených na Krylovovských podprostorech na diskrétní inverzní úlohy vznikající v single particle analýze (SPA). V první části práce je formulován spo- jitý model a je vysvětlena jeho diskretizace. Výsledkem je špatně podmíněný inverzní problém Ax ≈ b, kde A je lineární operátor a b representuje naměřená data zatížená šumem. V práci jsou zahrnuty teoretické základy a přehled vy- braných metod pro řešení obecných lineárních inverzních problémů. Dále se práce zaměřuje na specifické vlastnosti inverzních problémů ve SPA a zahrnuje experimentální analýzu založenou na synteticky vygenerovaných SPA datech (experimenty jsou provedeny v prostředí Matlab). V další části se práce zaměřuje na metodu založenou na iterativním hybridním LSQR s vnitřní Tikhonovskou regularizací. Diskutovány jsou též vhodné zastavovací kritérium a metoda pro volbu regularizačního parametru pro vnitřní regularizaci. Na základě vlastní implementace (v prostředí Matlab a v C++) jsou výsledky navržené metody analyzovány na sérii modelových SPA dat, kde se uvažuje zatížení vysokou hla- dinou šumu a realistické rozložení projekčních úhlů. Metoda je dále...
|
|
|
Segmentation of biological samples in cryo-electron microscopy images using machine learning methods
Sokol, Norbert ; Vičar, Tomáš (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Cryo-electron microscopy imaging has its irreplaceable position in analysis of various biological structures. Localization of the cells cultivated on grid and their segmentation towards background or contamination is essential. With the development of various deep learning methods, the performance of semantic segmentation tasks dramatically increased. In this thesis, we will develop a deep convolutional neural network for semantic segmentation of the cells cultivated on grid. Dataset for this thesis was created with dual-beam cryo-electron microscope developed by Thermo Fisher Scientific Brno.
|
|
|
Isolation and determination of the structure of hexamerin of Tribolium castaneum and TmpH protein of phi812 phage.
Valentová, Lucie ; Řezáčová,, Pavlína (oponent) ; Plevka,, Pavel (vedoucí práce)
This thesis deals with structural studies of two proteins: Tail morphogenetic protein H (TmpH) from phage 812, which infects Staphylococcus aureus, and hexamerin from holometabolous beetle Tribolium castaneum. S. aureus is one of the bacterial pathogens that are most often resistant to antibiotics and cause diseases with high morbidity and mortality. Bacteriophage 812 infects and lyzes 95 % S. aureus strains and it is a potential agent for use in phage therapy. Protein TmpH is a part of the virion of this phage. As a part of the work on this thesis several plasmids carrying TmpH gene were prepared and used for recombinant protein expression using E. coli BL21(DE3). The produced protein was purified using affinity and size exclusion chromatography. Crystallization conditions for TmpH were optimized. Hexamerin is the most abundant protein in larvae and pupae of Holometabolous insects. It serves as an amino acid source during the metamorphosis of pupae into adults. I developed the method for isolation of hexamerin from pupae of T. castaneum. Two methods were used to determine hexamerin structure: X-ray crystallography and cryo-electron microscopy. Conditions for hexamerin crystallization were optimized and crystals suitable for X-ray data collection were grown. Nevertheless, hexamerin structure was solved by cryo-electron microscopy at resolution of 3.2 . The structure of hexamerin may enable determination of its role in regulation of metamorphosis of holometabolous insects.
|
|
|
Regularization methods for discrete inverse problems in single particle analysis
Havelková, Eva ; Hnětynková, Iveta (vedoucí práce) ; Plešinger, Martin (oponent)
Cílem této práce je zkoumat možnosti aplikace regularizačních metod založených na Krylovovských podprostorech na diskrétní inverzní úlohy vznikající v single particle analýze (SPA). V první části práce je formulován spo- jitý model a je vysvětlena jeho diskretizace. Výsledkem je špatně podmíněný inverzní problém Ax ≈ b, kde A je lineární operátor a b representuje naměřená data zatížená šumem. V práci jsou zahrnuty teoretické základy a přehled vy- braných metod pro řešení obecných lineárních inverzních problémů. Dále se práce zaměřuje na specifické vlastnosti inverzních problémů ve SPA a zahrnuje experimentální analýzu založenou na synteticky vygenerovaných SPA datech (experimenty jsou provedeny v prostředí Matlab). V další části se práce zaměřuje na metodu založenou na iterativním hybridním LSQR s vnitřní Tikhonovskou regularizací. Diskutovány jsou též vhodné zastavovací kritérium a metoda pro volbu regularizačního parametru pro vnitřní regularizaci. Na základě vlastní implementace (v prostředí Matlab a v C++) jsou výsledky navržené metody analyzovány na sérii modelových SPA dat, kde se uvažuje zatížení vysokou hla- dinou šumu a realistické rozložení projekčních úhlů. Metoda je dále...
|
host ::
RSS.