Den systematiska studien av subcellulära lokaliseringsmönster krävs för att till fullo karakterisera den humana proteomen, eftersom subcellulär placering ger ett kritiskt sammanhang som är nödvändigt för att förstå ett proteins funktion. Analysen av tiotusentals uttryckta proteiner för de många celltyper och cellförhållanden under vilka de kan hittas skapar ett behov av automatiserad subcellulär mönsteranalys. Vi beskriver därför tillämpningen av automatiserade metoder, som tidigare utvecklats och validerats av vårt laboratorium på fluorescensmikrografer av odlade cellinjer, för att analysera subcellulära mönster i vävnadsbilder från Human Protein Atlas. Atlas innehåller för närvarande bilder av över 3000 proteinmönster i olika mänskliga vävnader som erhållits med hjälp av immunhistokemi. Vi valde en 16 protein delmängd från Atlas som speglar de stora klasserna av subcellulär plats. Vi separerade sedan DNA och protein färgning i bilderna, extraherade olika funktioner från varje bild, och tränade en stöd vektor maskin klassificerare för att känna igen proteinmönstren. Våra resultat visar att vårt system kan särskilja mönster med 83% noggrannhet i 45 olika vävnader, och när endast de mest säkra klassificeringar beaktas, detta stiger till 97%. Dessa resultat är uppmuntrande med tanke på att vävnaderna innehåller många olika celltyper organiserade på olika sätt, och att Atlas bilder är av måttlig upplösning. Det tillvägagångssätt som beskrivs är en viktig utgångspunkt för att automatiskt tilldela subcellulära platser på proteom-omfattande basis för samlingar av vävnadsbilder såsom Atlas.
Automatiserade metoder för subcellulär placering i 2D-bilder från Human Protein Atlas analyserades i arbetet av Newberg et al. Hoppa över det.
A Framework for the Automated Analysis of Subcellular Patterns in Human Protein Atlas Images
{'venue': 'J. Proteome Res', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}