Sammanfattning Vi har utvecklat ett bildanalys- och klassificeringssystem för automatiskt poängsättning av bilder från proteinkristallisationsförsök med hög genomströmning. Bildanalys för detta system utförs av Help Conquer Cancer (HCC) projektet på World Community Grid. HCC beräknar 12,375 distinkta bildfunktioner på mikrobatch-under-olja bilder från Hauptman-Woodward Medical Research Institutes High-Throughput Screening Laboratory. Med hjälp av HCC-komputerade bildfunktioner och ett massivt träningsset om 165,351 handscored bilder, har vi tränat flera Random Forest klassificerare som exakt känner igen flera kristalliseringsresultat, inklusive kristaller, klara droppar, fällning, och andra. Systemet känner framgångsrikt igen 80% av kristallbärande bilder, 89% av fällande bilder och 98% av klara droppar.
På samma sätt, det automatiserade systemet av Cumba et al. (2010) REF upptäckte 80 % av de kristallbärande bilderna, 89 % av fällningarna och 98 % av de genomskinliga dropparna exakt.
Protein crystallization analysis on the World Community Grid
{'venue': 'Journal of Structural and Functional Genomics', 'journal': 'Journal of Structural and Functional Genomics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}