Den genomiska revolutionen har lett till snabb tillväxt i sekvensering av gener och proteiner, och uppmärksamheten vänder sig nu till funktionen hos de kodade proteinerna. I detta avseende visar sig mikroskopisk avbildning av ett proteins subcellulära lokalisering vara ovärderlig, och de senaste framstegen i automatiserad fluorescerande mikroskopi gör det möjligt att avbilda proteinlokaliseringar i hög genomströmning. Därför finns det ett behov av storskaliga automatiserade beräkningstekniker för att effektivt kvantifiera, särskilja och klassificera subcellulära bilder. Även om bildstatistiken har visat sig vara mycket framgångsrik när det gäller att särskilja lokalisering, lider vanliga åtgärder av att vara relativt långsamma att beräkna, och kräver ofta att celler väljs individuellt från experimentella bilder, vilket begränsar både genomströmningen och omfattningen av potentiella tillämpningar. Här inför vi statistik över tröskeladjacency, essensen som är att tröska bilden och att räkna antalet över tröskelpixlar med ett givet antal över tröskelpixlar intill. Dessa nya åtgärder visas för att särskilja och klassificera bilder av distinkt subcellulär lokalisering med hög hastighet och noggrannhet utan bildbeskärning. Resultat: Statistik över threshold adjacency används för klassificering av proteinsubcellulära lokaliseringsbilder. De testas på två bilduppsättningar (tillgängliga för nedladdning), en för vilken fluorescerande taggade proteiner endogent uttrycks i 10 subcellulära platser, och en annan för vilka proteiner transfekteras till 11 platser. För varje bilduppsättning tränades och testades en vektormaskin. Klassificeringsnoggrannheter på 94,4 % respektive 86,6 % erhålls på de endogena respektive transfekterade seterna. Tröskelstatistik visar sig ge jämförbar eller högre exakthet än annan allmänt använd statistik, samtidigt som den är en storleksordning som är snabbare att beräkna. Dessutom ger tröskelstatistik i kombination med Haralick-åtgärder en noggrannhet på 98,2 % respektive 93,2 % för de endogena respektive transfekterade uppsättningarna. Tröskelvärden för adjacensstatistik har potential att avsevärt öka omfattningen och omfattningen av tillämpningar av bildstatistik i beräkningsbildanalys. De tar bort behovet av beskärning av enskilda celler från bilder, och är en storleksordning snabbare att beräkna än andra allmänt använda statistik samtidigt som den ger jämförbar eller bättre klassificering noggrannhet, båda väsentliga krav för tillämpning på storskaliga metoder.
Och lokalisering av sub-cellulära komponenter via tröskel adjacency statistik som sedan analyseras av stöd vektor maskin REF.
Fast automated cell phenotype image classification
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}