Fluorescerande-tagging och digital avbildning används ofta för att bestämma subcellulär plats av proteiner. En omfattande offentligt tillgänglig samling av bilder för de flesta proteiner som uttrycks i jästen S. cerevisae har gett både en viktig informationskälla om proteinets läge men också en testbädd för metoder som utformats för att automatisera tilldelningen av platser till okända proteiner. Det första systemet för automatisk klassificering av subcellulära mönster i dessa jästbilder använde en beräknings dyrt metod för segmentering av bilder i enskilda celler och uppnådde en total noggrannhet på 81%. Målet med denna studie var att förbättra både beräkningseffektiviteten och noggrannheten i denna uppgift. Numeriska funktioner som härrör från att tillämpa Gabor filter till små bild fläckar genomfördes så att mönster kunde klassificeras utan segmentering i enskilda celler. När de testades på 20 bildklasser som visuellt klassificerades som ett enda subcellulärt mönster uppnåddes en total noggrannhet på 87,8%, och 2330 bilder av 2655 bilder i UCSF-datauppsättningen klassificerades korrekt. På de fyra största klasserna av dessa bilder uppnåddes 95,3 % noggrannhet. Förbättringen jämfört med den tidigare metoden är inte bara i klassificering noggrannhet utan också i beräkningseffektivitet, med den nya metoden tar ca 1 h på en stationär dator för att slutföra alla steg som krävs för att utföra en 6-faldig korsvalidering på alla bilder. " 2009 International Society for Advancement of Cytometry Key terms location proteomics; mönsterigenkänning; subcellulärt läge; maskininlärning GREEN Fluorescent Protein (GFP) och dess varianter används ofta i biologisk avbildning eftersom de kan kopplas till praktiskt taget alla protein för att visualisera plats in vivo. GFP-taggning används både för att bekräfta förmodade lokaliseringar och för att bestämma dem för tidigare okaraktäriserade proteiner (även om lokaliseringen potentiellt kan ändras genom taggningen). Traditionellt görs uppdraget av en plats genom visuell inspektion. Det är dock ofta svårt att isolera sig mot påverkan av tidigare erfarenheter eller hypoteser på dessa uppdrag att enbart förlita sig på de taggade proteinbilderna själva. Dessutom är visuell inspektion inte väl lämpad för att effektivt hantera proteome-scale uppgifter som att klassificera tusentals olika GFP-taggade protein bilder. Automatiserad klassificering av subcellulära mönster i sådana bilder är ett praktiskt alternativ, och ett antal system för denna uppgift har beskrivits (1-3). Dessa börjar vanligtvis med att beräkna numeriska egenskaper från mikroskopbilden som är utformade för att fånga väsentliga egenskaper hos mönstret utan att vara känsliga för enskilda cellers position, orientering och ljusstyrka. Maskininlärningsalgoritmer tränas sedan för att förutsäga subcellulära lokaliseringsetiketter från de numeriska funktionerna. Klassificeringsproblemet består i allmänhet av fyra steg: 1) förbehandling av bilder, 2) extraktion av funktioner, 3) val av funktioner och 4) klassificeringsutbildning och utvärdering. Bland dessa steg är de två första stegen oftast viktigast, eftersom stegen avgör viktiga egenskaper hos egenskaper som påverkar hela processen. För att ge information om subcellulär plats för de många proteiner om vilka lite är känt, insatser för att skapa proteom-skala bildsamlingar har beskrivits (4-7). Den mest omfattande täckningen hittills har varit av jästproteomen, för vilken Huh et al. (4) samlade bilder av över 4000 GFP-taggade proteiner kodade av cDNAs (en nyare samling för över 1000 proteiner skapades genom kromosommärkning med GFP av Hayashi et al. (8)). Human Protein Atlas (9) har samlat bilder för över 6000 proteiner hittills med hjälp av monospecifika antisera. Tillgången till sådana samlingar har gjort det möjligt att tillämpa automatiska klassificeringssystem i en omfattning som inte tidigare varit möjlig. I den första ansökan, Chen et al. (10) har utvecklat ett automatiserat system som kan känna igen mönstren i UCSF:s samling av jästbilder. Systemet använde en grafisk modellmetod (11) för att segmentera varje bild i encelliga regioner (med hjälp av parallella bilder av differentialbildskontrast (DIC) och en DNA-bindande sond). För varje cell, en funktion som innehåller Zernike moment funktioner, morfologiska funktioner, wavelet funktioner, DNA överlappning funktioner, kant funktioner, och Haralick textur funktioner beräknades. Systemet visade 81% enighet med visuella uppdrag för proteiner som har en enda plats. Resultat som använder denna metod beror på exaktheten av cellsegmentering, och ytterligare metoder för segmentering av jästceller har sedan dess presenterats (12,13). System för att utföra andra typer av analyser av jästbilder har också beskrivits, inklusive system för att analysera cellmorfologi (14), räkna peroxisomer (15), kvantifiera protein- och RNA-uttryck (16) och utföra bildbaserade skärmar (17, 18). Vissa metoder för att klassificera subcellulära mönster kräver inte segmentering i encellsregioner (3, 19, 20), men medan dessa metoder erbjuder minskad beräkningstid de ofta offra viss noggrannhet klassificering. I den här artikeln presenterar vi en ram för subcellulär mönsterklassificering i jäst som visar både förbättrad noggrannhet och beräkningseffektivitet jämfört med tidigare rapporterade resultat för denna bildsamling. Tillvägagångssättet kräver inte segmentering av bilder i encellsregioner, vilket eliminerar behovet av parallella DIC- och DNA-bilder. Detta gör det tillämpligt på dataset för vilka bilder på endast en (protein) kanal finns tillgängliga. METODER UCSF jäst GFP fusion localization databas innehåller 4.156 uppsättningar av tre 535 3 512 gråskala bilder (för DIC, DAPI, och GFP) där jästceller i varje uppsättning uttrycker olika GFP-taggade proteiner (4). DAPI-kanalen speglar DNA-distributionen, och DIC-kanalen visar cellernas gränser. Den ursprungliga webbplats genom vilken bilderna gjordes tillgängliga, http://yeastgfp.ucsf.edu, är för närvarande inte online. Därför görs bilderna för närvarande tillgängliga på http://murphylab.web.cmu.edu/data. En eller flera etiketter har tilldelats varje GFP-bild genom visuell undersökning (och i vissa fall med hjälp av ytterligare information) av två utvärderare. Totalt användes 22 etiketter (4). Liksom i det tidigare arbetet (10) begränsade vi vår automatiska analys till 2 655 bilder genom att välja bilder som tilldelats en enda plats men eliminera dem som märkts som ''ambikuous''' och 'composite punctate' som inte motsvarar någon särskild subcellulär plats. I den resulterande uppsättningen, tillhör varje bild en av 20 klasser såsom kärna, cytoplasma och mitokondrion. Antalet bilder i varje klass är ojämnt, från 6 till 823. Namnen och storlekarna på de 20 klasserna visas i tabell 1. Exempel på bilder visas i figur 1. På grund av de olika nivåerna av taggade proteinuttryck och varierande positioner av celler i förhållande till fokalplanet, kan intensiteten av jästceller med samma klass märkning variera avsevärt. Således tillämpade vi intensitetsjustering för att minska intra-klass variansen. För att göra detta tog vi först den 0,05:e percentilen av intensitetsfördelningen som den lägsta intensiteten och den 99,95:e percentilen som den högsta intensiteten. Därefter justerade vi linjärt varje intensitet mellan 0,05:e percentilen och 99,95:e percentilen till percentilen i hela intensitetsintervallet. Vi karterade också varje intensitet lägre än 0,05:e percentilen till minimivärdet och varje intensitet högre än 99,95:e percentilen till det maximala värdet av hela intensitetsområdet. Motivet för att använda den 0,05:e percentilen och 99,95:e percentilen i stället för maximum och minimum var att undvika avvikande pixlar (t.ex., som härrör från dammpartiklar eller fluorescerande spillror).
Den studie som föreslagits av Huh et al. REF utformades för att förbättra både beräkningseffektiviteten och noggrannheten i klassificeringen av subcellulära mönster.
Efficient framework for automated classification of subcellular patterns in budding yeast.
{'venue': 'Cytometry. Part A : the journal of the International Society for Analytical Cytology', 'journal': 'Cytometry. Part A : the journal of the International Society for Analytical Cytology', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}