Inligting

Skeletvorming in die ruimte

Skeletvorming in die ruimte


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

'n Ruimtepeul wat 'n ruimtevaarder bevat, dryf uit na die ruimte en kan nie gered word nie. Die ruimtepeul bevat geen insekte nie, en die enigste bakterieë wat teenwoordig is, is dié wat oorspronklik deur die ruimtevaarder ingebring is. Daar is baie suurstof (aanvaar 20%) en die binnekant word op lang termyn verhit tot 20 grade C deur 'n radio-isotoopverwarmer.

Die ruimtevaarder sterf uiteindelik weens 'n gebrek aan kos of water. Sy lyk word baie jare later gevind. Wat sal die redders vind? 'n Liggaam of 'n geraamte?


Eerstens neem ek aan dat baie jare gelyk is aan 10 jaar of meer, alhoewel die teenwoordigheid van suurstof dit drasties kan bespoedig of dit kan inmeng, is dit moeilik om te sê. Niemand is probeer om uit te vind hoe iets in verseëlde, maar bewuste suurstofhoudende houer sal vrot nie, want dit bestaan ​​basies nie sonder 'n pasgemaakte kamer nie.

Jou hooffaktor is humiditeit, dit is of die peul humiditeitsbeheer het, as dit 'n mens gemaklike humiditeit hou, sal jy 'n skeletmummie hê, aangesien vel en hare sal oorleef, maar baie van die liggaam sal uitdroog. As jy dit net soos 'n verseëlde houer behandel, sal die liggaamsvloeistowwe wat afbreek, die humiditeit verhoog en jy sal net 'n hoop bene en nogal walglike sop hê. ’n Verseëlde houer is een manier om ’n dierekarkas af te vrot om bene te kry, dit word maserasie genoem en iets wat goed bestudeer is. Ek het dit al baie gedoen en 'n paar jaar is meer as genoeg om 'n karkas tot 'n geraamte te verminder. Let op, afhangende van hoe lank jy wag, kan selfs die been beskadig of vernietig word, alhoewel die beperkte biota die finale stadiums hiervan kan voorkom en jou met uiters brose skeletreste agterlaat.

Ek moet beklemtoon die reuk sal walglik wees, want selfs ervare ondersoekers sal hul koekies gooi as hulle dit ruik. Byna niks kan die walging beskryf van die reuk van 'n menslike liggaam wat in 'n verseëlde houer vrot nie. Ons brein het ontwikkel om menslike rottende vleis so walglik as moontlik te vind.

vir bykomende vergelyking a 'n referaat wat ontbinding van verskeie varkkarkasse wat in beton verseël is, vergelyk.

Bronskakeladresse https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/2738563/

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/9781118953358.ch33

https://journals.lww.com/amjforensicmedicine/Abstract/2013/03000/Burial_of_Piglet_Carcasses_in_Cement__A_Study_of.13.aspx


Verbeterde ingeligte RRT* met behulp van roosterkaartskeletisering vir mobiele robotpadbeplanning

’n Verbeterde Ingeligte RRT*-algoritme is voorgestel om berekeningstyd te verminder, selfs in komplekse omgewings. Anders as RRT* wat vir Ingeligte RRT* gebruik word om 'n aanvanklike oplossing vir die hele konfigurasieruimte te vind, word die roosterkaartskelettiseringsbenadering toegepas om die aanvanklike oplossing te genereer. Omdat die skeletiseringsproses vinniger en meer robuust uitgevoer kan word as 'n proses waar die boom gekonstrueer word deur ewekansige steekproefneming van RRT*, word die aanvanklike oplossing doeltreffend verkry en word vroeër geoptimaliseer in vergelyking met konvensionele Ingeligte RRT*-algoritmes. Die simulasieresultate van die voorgestelde verbeterde Ingeligte RRT*-algoritme toon dat die berekeningstyd korter is, met 'n kleiner standaardafwyking as dié van die konvensionele Ingeligte RRT*.

Dit is 'n voorskou van intekeninginhoud, toegang via jou instelling.


Die stadiums van ontbinding

Ontbinding is 'n heeltemal natuurlike, normale proses. By die dood hou die hart en longe op om te werk en daarmee hou bloed op pomp, suurstof hou op vloei en weefsels deur die liggaam begin afbreek. Daar is vier stadiums van ontbinding, die tempo waardeur die liggaam gaan, sal verskil, afhangende van verskeie faktore soos weer, vog, temperatuur, selfs posisie van die liggaam. Al hierdie het 'n impak op die spoed van die ontbinding, maar al vier stadiums vind steeds plaas.

Wat is die vier stadiums van ontbinding

Om spesifiek te wees praat ons hier van menslike ontbinding. Alhoewel ons kundiges is oor skoonmaak van biogevaar, is ons nie kundiges oor die maniere nie alles verval en ontbind so dit moet genoem word. Die vier stadiums van ontbinding is: outolise, opblaas, aktiewe verval en skeletvorming.

Hier is wat daardie stadiums insluit.

Outolise

Outolise is die eerste stadium van ontbinding en vind plaas onmiddellik na die dood, gewoonlik ongeveer 4 minute of so. Outolise is wanneer die weefsels begin vernietig en deur hul eie ensieme afgebreek word. Dit gebeur omdat asemhaling en bloedsirkulasie gestop het, die liggaam nie meer afval verwyder en nuwe suurstof verskaf nie. Die koolstofdioïed bou, skep 'n suur atmosfeer, die selmembrane (die mure van die sel) breek uitmekaar en laat ensieme uit wat dan die selle van binne verteer.

Rigor mortis begin ook in hierdie stadium. 'n Klomp verskillende chemiese reaksies vind in die spiere plaas wat veroorsaak dat hulle styf word

Opblaas

Gasse begin bou as gevolg van die lekkende ensieme en materiaal tydens outolise. Die bakterieë produseer 'n swaelbevattende verbinding wat ook tot verkleuring lei. Tydens die opblaasstadium kan die menslike liggaam in grootte verdubbel. Dit alles lei tot verrotting en uiters slegte reuke. Dikwels is hierdie reuk wat die aandag van ander sal trek. Hierdie reuke kan ook talm lank nadat die liggaam weggeneem is.

Aktiewe verval

Na opblaas tree aktiewe verval in. Wanneer al die liggaam se sagte weefsels ontbind, word organe, spiere en vel vloeibaar. Hare, bene, kraakbeen en ander materiale bly oor. Tydens die aktiewe vervalstadium verloor die liggaam die meeste van die massa.

Skeletonisering

Na die aktiewe vervalstadium vind skeletvorming plaas. Dit is wanneer al die saak verval en niks anders as bene agterlaat nie. Daar is geen vasgestelde tydsraamwerk vir wanneer skeletisering sal plaasvind nie, aangesien dit so sterk gegrond is op die verlies van die ander dele.


Resultate

Ons metode bestaan ​​uit 'n aantal afsonderlike stappe wat ons hier individueel beskryf.

Digitale beeldverwerking

Verskillende beeldtegnieke word gebruik om films van beweeglike selle te genereer: fluoresserende, fase-kontras en differensiële interferensie kontras (DIC). Voor verdere beeldontleding word twee stappe uitgevoer om die oorspronklike selfilms te verwerk. Die eerste stap is segmentering, waarin selareas uit hul agtergrond onttrek word en selvorms in elke raam verkry word. Op grond van die beeldkenmerke is verskillende algoritmes spesifiek ontwerp vir die drie genoemde mikroskopietegnieke (Bylaag A). Die tweede stap is grens gladmaak, gemik op die verwydering van hoëfrekwensie ruimtelike skommelinge van die selgrens wat veroorsaak word deur beeldgeraas. Eenvormige kwadratiese B-spline kurwes, wat gladde krommes is met deurlopende eerste-orde afgeleides en wyd toegepas word in rekenaargesteunde meetkundige ontwerp, word gebruik om selgrense te pas [13]. Die pasalgoritme is gebaseer op die vorm-ruimte model en rekursiewe kleinste-kwadraat skattings [14] (Bylaag B).

Skeletonisering

Die skelet van 'n vorm word gedefinieer op grond van die konsep van maksimum bal in die konteks van 2D Euklidiese ruimte, eenvoudige uitbreidings is moontlik in 3D ruimte [8]. 'n Bal wat binne 'n geslote grenskromme is wat deur 'n vlakke vorm gedefinieer is, word gesê dat dit maksimaal is as dit nie in enige ander groter bal bevat word wat ook geheel en al in dieselfde kurwe ingesluit is nie. Die skelet van 'n vlakke vorm word gedefinieer as die mediale as van die vorm, wat die lokus is van middelpunte van maksimum balle in daardie vorm. Let daarop dat waar daar ook al 'n uitsteeksel vanaf die selmembraan is, ten minste een vertakking in die skelet voorkom (Figuur 1A-C).

In die praktyk, omdat vorms van digitale beelde verkry word, is berekende geraamtes slegs benaderings van die kontinue mediale as. Veelvuldige algoritmes wat die skelet van 'n vorm bepaal deur 'n gediskretiseerde kromme bepaal, is voorgestel [15-20]. Die mediale as wat vroeër beskryf is, kan bepaal word op grond van afstandskaarte, "grasvuur"-simulasies of Voronoi-diagramme. In die afstandkaart word 'n waarde toegeken aan elke punt binne die vorm wat ooreenstem met die afstand vanaf hierdie punt na die grens [16,17]. Die skeletpunte word gedefinieer as die rante in die gekonstrueerde kontoerplot. In grasvuursimulasies dien elke punt op die grens van die vorm as die bron van 'n golf wat met konstante spoed na binne voortplant [18,19]. Die skelet word bepaal as die enkelvoudige punte wat gegenereer word as die golwe bots. Hierdie twee klasse algoritmes word beskou as ekwivalente resultate. Ten slotte, Voronoi-diagram-gebaseerde algoritmes gebruik die feit dat die skelet van 'n vorm met diskrete grenspunte benader kan word deur 'n sub-grafiek van die Voronoi-diagram [20]. Die berekeningslading vir hierdie klas algoritmes is gewoonlik groter. Sonder verdere verwerking is geraamtes wat deur hierdie algoritmes gegenereer word redelik sensitief vir vormvariasies aangesien klein versteurings in die grenskurwe kan lei tot beduidende veranderinge aan die mediale as. Om 'n meer betekenisvolle voorstelling van die vorm te verkry, is grense gladmaak (hierbo beskryf) en takke snoei (hieronder bespreek) gewoonlik nodig.

Nog 'n klas algoritmes wat 'n geraamte skep wat soortgelyk lyk aan, maar nie noodwendig ooreenstem met die mediale as nie, gebruik 'n benadering genaamd uitdunning. In hierdie algoritmes word die grenspixels van 'n streek progressief weggeskil sonder om die topologie van die streek te verander, totdat slegs 'n skeletstruktuur oorbly [12]. Alhoewel hierdie metode in sommige toepassings verkies word, aangesien dit meer robuust is vir grensvariasies, kan selvorminligting van belang verlore gaan. Om hierdie rede gebruik ons ​​mediale as geraamtes en verkry dit met behulp van die funksie bwmorph in die Matlab Image Processing Toolbox, waarvan die onderliggende algoritme grasvuursimulasie is (Mathworks, Natick, MA).

Tak snoei

Grens gladmaak help om valse takke wat ontstaan ​​uit raserige beelde uit te skakel (Figuur ​ (Figuur2). 2). Nietemin, verdere vertakking snoei is nodig om elke pseudopod wat deur menslike oë waargeneem word, na presies een tak in die skelet te karteer. Soos die naam aandui, help takke snoei om die aantal afsonderlike elemente in die skeletbeskrywing van die sel te verminder. Baie verskillende snoeimetodes is ontwikkel [20-24]. Al hierdie tegnieke werk deur 'n maatstaf van betekenis vir skeletpunte te definieer. In die geval van beweeglikheid-geïnduseerde selvormveranderinge, is twee kriteria ontwerp om valse takke te snoei (Figuur ​ (Figuur3 3).

Grens gladmaak. A. Fluorescerende beeld van 'n chemotakserende sel. B. Die geslote kromme toon die rand van die gesegmenteerde vorm voordat die lynsegmente van die skelet wat uit hierdie vorm verkry word, glad gemaak word. C. Gladgemaakte grens en gevolglike skelet. D. Vergelyking van die oorspronklike (grys) en na-grens-gladmaak (swart) geraamtes. Let daarop dat verskeie takke wat geag word voortspruit uit geraasfluktuasies in die beeld verdwyn het.

Tak snoei. A. DIC beeld van 'n bewegende Dictyostelium sel waarin die skelet (B) drie afsonderlike hooftakke toon. Naby die grens kan hierdie takke skeur en kleiner takke vorm wat korter is as die lengtedrempel bldrumpel (insetsels). As die tak onafhanklik is, dit wil sê, dit deel nie 'n wortel met enige ander buitenste tak nie (middelste insetsel, groen tak), ons verwyder dit van die skelet. Andersins, as die tak 'n wortel met 'n ander tak deel (blou takke in al drie insetsels), kombineer ons óf die twee takke (as hulle min of meer dieselfde lengte is, maw die lengte van die langer tak gedeel deur die korter een is minder as die verhoudingsdrempel r, drie pare blou takke in drie insetsels) of verwyder die korter tak (wanneer hulle van aansienlik verskillende lengtes is, d.w.s. die lengteverhouding is nie minder nie as r, nie gewys nie). C. Skelet na taksnoei. D. Die werklike uitsteeksel of terugtrekking vind gewoonlik plaas wanneer die takterminaal naby die grens is (rooi). As die grens plaaslik afgerond (blou) is, sal die tak ver weg wees en dit is onwaarskynlik dat 'n pseudopodiale aktiwiteit daar plaasvind.

Eerstens stem kort skelettakke ooreen met relatief klein variasies in vorm, omgekeerd, lang takke ontstaan ​​uit meer betekenisvolle vormkenmerke. So word die skelet gesnoei deur klein takke te verwyder. Die buitenste takke van 'n skelet word gedefinieer as die lynsegmente met ten minste een terminaal wat nie aan enige ander deel van die skelet gekoppel is nie. Die punt wat 'n buitenste tak met die binneste deel van die skelet verbind, word aangedui as die wortel van hierdie tak (Figuur ​ (Figuur3B, 3B, rooi). Met 'n voorafbepaalde lengtedrempel van bldrumpel pixels en 'n lengteverhouding r > 1 (empiriese waardes gegee in Tabel ​ Tabel1), 1 ), elke buitenste tak korter as bldrumpel word beskou as:

Tabel 1

Waardes van voorafbepaalde parameters in algoritmes 1 .

VeranderlikDefinisieWaarde gebruik
Tak snoeibldrumpelLengtedrempel om 'n kort buitenste tak te identifiseer1/10 van die lengte van die selliggaam 2
rVerhouding drempel om te besluit of twee takke te kombineer of om die korter een te skrap1.5
PrDistdrumpelAfstanddrempel om 'n tak ver weg van die grens te skrap1/6 van die lengte van die selliggaam
Agterwaartse dopTDie maksimum tydsduur uitmekaar waartydens twee aktiwiteite as van dieselfde pseudopod beskou kan word 3 50 s
αGewig op die eerste orde verskil in die berekening van die koste funksie in dop0.5
βGewig op die ruimtelike afstand in die berekening van die afstandtelling0.5
RSel radius5 μm
DistdrumpelDrempel op afstandtelling om twee aktiwiteite in dieselfde pseudopod te groepeer1/10 van die omtrek van die selgrens

1 Hierdie waardes word gekies om die verskil tussen die geoutomatiseerde metode en handmatige oordeel tot die minimum te beperk. Vir die taksnoeialgoritme word verteenwoordigende selle met verskillende groottes en vorms gekies, en hul pseudopode tydens beweging word deur ervare selbioloë geïdentifiseer. Vir terugwaartse opsporingsalgoritme word handmatige opsporingsresultate van verteenwoordigende flieks onafhanklik verkry. Verskillende parameterwaardes word dan in algoritmes getoets, en die beste kombinasies word gekies soos gegee.

2 Die "lengte van die selliggaam" word bereken as die gemiddelde liggaamslengte tussen al die selle van dieselfde eksperiment. Dit is dus 'n konstante wanneer flieks van dieselfde eksperiment ontleed word, maar kan vir verskillende eksperimente verskil.

3 Hierdie parameter moet empiries ingestel word volgens spesifieke raamtempo wat tydens beelding gebruik is, die waarde hier is gekies vir flieks wat teen 10 s/raam gemonster is. Vir alle ander parameters word die waardes wat hier gegee word toegepas vir al ons flieks, wat verskillende seltipes, raamtempo en vergroting van beelding insluit.

1. As die tak onafhanklik is, dit wil sê, dit deel nie 'n wortel met enige ander buitenste tak nie, dan word dit van die skelet verwyder (Figuur ​ (Figuur 3B, 3B, groen).

2. Andersins, as die tak 'n wortel met 'n ander tak deel, dan word hul onderskeie lengtes vergelyk:

▪ As óf die lengte van die langer tak minder is as r tye van die lengte van die korter een, of die langer een self is korter as bldrumpel, dan word die twee takke gekombineer in 'n enkele een wat voortspruit uit die wortel (Figuur ​ (Figuur3B, 3B, blou).

▪ As die langer tak langer is as bldrumpel en langer as r keer van die korter een, dan word die korter tak verwyder en die langer een behou.

As meer as twee buitenste takke 'n gemeenskaplike wortel deel, word hulle vergelyk en indien nodig, opeenvolgend gekombineer. Om twee takke te kombineer, word die punt by die gemiddelde posisie van die twee terminale anders as die wortel geïdentifiseer en aan die wortel gekoppel. Deur dit te doen, word nie net verkorting van die takke deur bloot die twee kort takke te verwyder vermy nie, maar dit waarborg ook dat die gekombineerde tak die benaderde middellyn van 'n pseudopod verteenwoordig (Figuur ​ (Figuur 3C 3C).

Die tweede kriterium vir snoei is gebaseer op die plaaslike kromming van die grenskurwe, wat bepaal kan word deur die wederkerige van die radius van die osskulerende sirkel [25]. Tipies vind elke uitsteeksel of terugtrekking plaas naby een punt waar die plaaslike kromming relatief hoog is in vergelyking met ander dele van die grens (Figuur ​ (Figuur 3D, 3D, rooi). Omdat die eindpunt van 'n buitenste tak die middelpunt van die sirkel wat met hierdie grenspunt geassosieer word, gee die afstand vanaf die eindpunt na die grens 'n maatstaf van die plaaslike kromming. Wanneer hierdie afstand groot is, het die grens 'n klein kromming plaaslik. Dit is dus onwaarskynlik dat die ooreenstemmende tak na 'n uitstaande vertakking sal wys of terugtrekgebied van die sel (Figuur ​ (Figure3D, 3D, blou). Om hierdie takke uit te skakel, 'n afstanddrempel (PrDistdrumpel Tabel ​ Tabel1) 1 ) word opgestel en alle takke met eindpunte (behalwe hul wortels) verder weg van die selmembraan word verwyder.

Opsporing van pseudopodiale aktiwiteit

Soos selle beweeg, vervorm hul vorms wat lei tot tydelike veranderinge in die ooreenstemmende geraamtes (Figuur ​ (Figuur4). 4). Ons poog om hierdie dinamiese proses te beskryf en om 'n algoritme te vestig om te bepaal of veranderinge in selvorm ooreenstem met uitsteeksels of terugtrekkings. Vormverskille verwys na die streke waar die vorm tydens beweeglikheid van een raam na die volgende verander [26]. Hulle kan "positief" of "negatiewe" vloei wees, afhangende van of die areas groei of krimp. As gevolg van beeldgeraas en ewekansige versteurings van membraanvorm, is verskille egter nie altyd goed gedefinieer nie. Dus word vormverskille met geraamtes gekombineer om uitsteek- en terugtrekking-aktiwiteite op te spoor.

Dinamiese geraamtes. A. Twee opeenvolgende beelde van 'n chemotaksering Dictyostelium sel A2 toon laasgenoemde raam. Die beelde is 30 sekondes uitmekaar. B. Selgrense en hul onderskeie gesnoeide geraamtes: Snvir die vroeëre raam en Sn+1 vir laasgenoemde een. C. Deur die streke in die twee beelde te vergelyk, word 'n verskilkaart verkry wat die vervorming van die sel van een beeld na die ander beskryf. Wit streke () groei, terwyl swart streke () onttrek. D.Takke van die skelet in laasgenoemde raam (rooi lyne) dui uitsteekaktiwiteite aan as hulle na streke in wys, en takke van die skelet in die vroeëre raam (blou lyne) sein terugtrekkings as hulle na streke in wys. Die beginposisies van hierdie aktiwiteite word bepaal deur die punte waar Sn+1 of Snsny die grenskromme van die vroeëre raam (rooi kolletjies vir uitsteeksels en blou kolletjies vir terugtrekkings). Die grootte van 'n aktiwiteit word bereken as die lengte van die deel van geassosieerde tak wat in die groeiende (L1 in D1) of onttrek (L2 in D2) gebied. E. Die relatiewe hoek van 'n uitsteeksel (θ3) of terugtrekking (θ4) word gedefinieer wanneer die sel beweeg in reaksie op 'n gradiënt van chemoattractant, gebaseer op die middel van die sel in die vroeëre raam (die swart kol) en die beginpunt van die aktiwiteit (rooi kol vir uitsteeksel en blou kol vir terugtrekking) .

Die proses word geïnisieer deur opeenvolgende beelde van 'n bewegende sel te segmenteer (Figuur ​ (Figuur4A). 4A). Neem aan dat eknen ekn+1 is die binêre segmentasies by die n de en (n+1) st rame onderskeidelik, waar die pixels binne die sel op 1 gestel is en dié van die agtergrond op 0. Dui die gesnoeide geraamtes in rame aan n en (n + 1) deur Snen Sn+1 onderskeidelik (Figuur ​ (Figuur4B). 4B). Laat D wees die 2D-ruimte waar al die beeldrame van 'n fliek gedefinieer word, en bl 'n gegewe pixel in wees D. Definieer deur

die uitbreidende en terugtrekstreke van die sel, onderskeidelik, vanaf die n de na die (n+1) ste raam (Figuur ​ (Figuur4C). 4C ). Let daarop dat takke van die skelet van die (n+1) st raam strek uit van hul wortel in en dié van die n die raam strek vanaf hul wortel in (Figuur ​ (Figuur4D 4D).

A uitsteeksel word gedefinieer as 'n streek wat 'n tak van insluit Sn+1 (Figuur 4D1). Die beginposisie van 'n uitsteeksel op die membraan in raam n word gestel deur die kruising van Sn+1 en die grens van ekn, en die lengte van uitsteeksel tussen rame n en (n +1) word gegee deur die lengte van tak wat in (L1 in Figuur 4D1). Net so, a reaksie word gedefinieer as 'n streek wat 'n tak van insluit Sn(Figuur 4D2). Die beginposisie op die membraan in raam n en die sametrekkingslengte word op dieselfde manier gedefinieer.

Daar kan situasies wees waar 'n skelettak nie aan die selgrens raak nie. In hierdie gevalle brei ons die tak uit na die membraan en bereken die verlengde lengte as die stapgrootte van die aktiwiteit.

As die sel beweeg in reaksie op 'n eksterne aanduiding, byvoorbeeld tydens chemotaxis, stel ons ook belang in hoe die uitsteeksel of terugtrekking in lyn is met die chemoattractant gradiënt. Om dit te bereken, word die 0°-lyn gedefinieer as die straal wat begin vanaf die middelpunt van die sel waarlangs die chemoattraktantkonsentrasie die vinnigste toeneem. Die hoek van 'n aktiwiteit word bereken as die hoek vanaf die voorheen gedefinieerde 0°-lyn na die lyn wat die selsentroïed en die beginpunt van hierdie aktiwiteit op die membraan verbind (Figuur ​ (Figuur4E 4E).

Die tyd van gebeurtenisse, die ruimtelike posisies in die begin- en eindrame, en die hoeke vanaf die selmiddelpunt word aangeteken vir al die bespeurde uitsteeksels en terugtrekkings. Hierdie data word gebruik om die dinamika van hierdie aktiwiteite te beskryf.

Agterwaartse dop vir pseudopodia-afstammingsklassifikasie

Daar is aangevoer dat verskillende selstamme verskillende beweeglikheid en morfologiese veranderinge vertoon omdat hulle pseudopods op verskillende maniere uitbrei, terugtrek of verdeel [27,28]. Om die veranderende patrone van pseudopodia te ontleed, moet die afstamming van alle bespeurde uitsteeksels en terugtrekkings bepaal word. Vir hierdie doel ontwikkel ons 'n outomatiese opsporingsalgoritme wat aktiwiteite in afsonderlike groepe groepeer, wat elkeen die uitstaande en terugtrekgeskiedenis van 'n enkele pseudopod verteenwoordig.

Die basiese idee van die algoritme is om die pseudopod-dinamika te modelleer deur 'n tweede-orde outoregressiewe proses te gebruik [29]. Meer spesifiek word die volgende aannames gemaak:

1. Die veranderinge in ruimtelike posisie en hoek in aktiwiteite van dieselfde pseudopode van een raam na die volgende is baie kleiner as die afstand tussen twee verskillende pseudopode

2. Wanneer óf die posisie óf hoek van die aktiwiteit verander, is die tempo van verandering geneig om konstant te wees.

3. Indien geen ander uitsteeksel of terugtrekking binne 'n tydsinterval na die laaste aangetekende aktiwiteit vir 'n bestaande pseudopode waargeneem word nie, het 'n pseudopod beëindig. Dit neem die feit in ag dat pseudopode beperkte leeftyd het.

Omdat daar geglo word dat pseudopodes gereeld tydens beweging verdeel, word hulle agteruit in tyd opgespoor [30]. Dit is nodig om te besluit of elke uitsteeksel of terugtrekking wat op 'n gegewe tydstip bespeur word deel is van 'n voortgesette pseudopod of van 'n nuwe pseudopod. Om dit te bereik, 'n geweegde afstandsmetriek tussen aktiwiteite wat verskille in die ruimtelike ligging in ag neem (x, y), die hoek (θ), en die tyd (t) gedefinieer word. Meer spesifiek, veronderstel dat twee aktiwiteite bl1 = (x1, y1, θ1, t1) en bl2 = (x2, y2, θ2, t2), met t2>t1 geïdentifiseer is en dit is as so geag bl2 word geassosieer met aktiwiteit bl3 = (x3, y3, θ3, t3), met t3>t2. Die afstand telling tussen bl1 en bl2 word bereken as

Die terme Δ1,2 ((x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)) en Δ1,2(θ1, θ2, θ3) is die ruimtelike en hoekafstande, onderskeidelik, bereken vanaf die vergelyking gebaseer op die eerste- en tweede-orde verskille (Bylae C). Die waardes β en 1-β weeg hierdie twee afstande, en R is die radius van die sel. Die term vir die tydsverskil binne die vierkantswortelteken is van mening dat die waarskynlikheid van twee aktiwiteite vanaf dieselfde pseudopod afneem met die tydsafstand tussen hulle. Waardes gebruik vir β en R word in Tabel ​ Tabel1 gegee. 1 . Na hierdie afstand word telling bereken vanaf elke ontoegekende aktiwiteit tot al die toegekende aktiwiteit T sekondes weg, word die tellings gesorteer en die minimum een ​​gekies. As dit onder 'n gegewe drempel is, Distdrumpel, word die aktiwiteite geag van dieselfde pseudopode af te kom, anders word die ontoegekende aktiwiteit gemerk as die jongste bespeurde aktiwiteit van 'n nuwe pseudopod. Laastens word 'n verdeling aangeteken wanneer twee aktiwiteite dieselfde vroeëre aktiwiteit as hul gemeenskaplike "voorouer" vind tydens agterwaartse dop.

Deur gebruik te maak van die metodes wat hierbo beskryf is, bereken ons 'n aantal hoeveelhede vir individuele pseudopods en enkelselle (Tabel ​ (Tabel2). 2). Rekenkundige resultate vir hierdie parameters en die vergelykings tussen verskillende selstamme word hieronder in detail aangebied.

Tabel 2

Hoeveelhede wat gebruik word om morfologiese gedrag te beskryf.

KlassifikasieNaamBeskrywing
Individuele pseudopode
 GeneraalLewensduurDie lengte van die tydperk wanneer die pseudopod uitsteek- of terugtrekaktiwiteit het
Aantal bespeurde aktiwiteiteDie totale aantal bespeurde aktiwiteite gedurende die leeftyd
Netto spoedDie netto verplasing van plaaslike membraan gedurende die leeftyd gedeel deur die tydlengte
 StaatsdinamikaUitsteek/intrekking verhoudingVerhouding van uitsteek/intrekking aktiwiteite uit alle bespeurde aktiwiteite
Uitsteek-/intrekspoedTotale lengte van uitsteek/ingetrekte verplasing gedeel deur die totale lengte van uitsteek/intrekking tyd
Uitsteek/intrekking volhardingDie langste looptyd van konsekwente uitsteeksels/intrekkings gedeel deur die leeftyd
Staat volhardingDie langste looptyd van konsekwente toestand (óf uitsteeksel of terugtrekking) gedeel deur die leeftyd
 HoeksdinamikaBegin hoekDie hoek waarteen die eerste aktiwiteit van die pseudopode opgespoor word
Gemiddelde hoekDie hoek is gemiddeld oor alle aktiwiteite in die pseudopode
Lineêre hoek verander tempoDie helling van die lyn wat die beste by die aktiwiteitshoek pas, verander
Afwykende hoekvariansieDie variansie van aktiwiteitshoeke na verwydering van die lineêre veranderingstempo
 Verdelende gedragOorsprongDie pseudopode word nuut gegenereer of deur te skei van bestaandes
Aantal verdelingsHoeveel splitsings word gegenereer vanaf die pseudopode gedurende sy leeftyd
Selvlak
 GroepgedragGemiddelde aantal pseudopodeDie gemiddelde aantal aktiewe pseudopode wat op enige gegewe tydstip saam op die selmembraan bestaan
Verhouding van pseudopode vanaf splitsingAantal pseudopode gegenereer deur splitsing gedeel deur die totale aantal pseudopode
Gemiddelde verdelingskoersTotale aantal splitsings het plaasgevind gedeel deur die tydlengte van die bewegingsperiode
 Gemiddelde gedragGemiddelde uitsteek/intrekking volhardingBereken deur die gemiddeld van die ooreenstemmende hoeveelhede vir individuele pseudopode oor alle pseudopode in die sel te bereken.
Gemiddelde staatsvolharding
Gemiddelde uitsteek-/intrekspoed
Gemiddelde netto spoed

Korrelasie-analise

Fluoresensiemikroskopie kan gebruik word om 'n kwantitatiewe beskrywing te verkry van die sellulêre lokalisering van molekulêre spesies wat geglo word om by te dra tot pseudopod dinamika. Die ruimtelike korrelasie van hierdie data met die liggings van pseudopodaktiwiteite kan inligting verskaf oor hoe verskillende proteïene bydra tot selmotiliteit.

Vir 'n gegewe sel gedurende 'n gegewe tydperk, 'n aktiwiteitsveranderlike, A(k, θ), word gedefinieer as die lengte van die aktiwiteit as 'n aktiwiteit by raamnommer bespeur word k, wat tyd en hoek voorstel θ van die uitsteek- of terugtrekaktiwiteit op die membraan. As geen aktiwiteit bespeur word nie, dan A(k, θ) = 0. 'n intensiteitsveranderlike, ek(k, θ), word gedefinieer wat ooreenstem met die relatiewe intensiteitswaarde teen 'n hoek θ en raam k op die membraan. Die kruis-korrelasie funksie tussen hierdie twee seine word gegee deur

Let daarop dat die bogenoemde definisies ongeldig is as verskeie membraanpunte met dieselfde ooreenstem θ. Die situasie is gewoonlik skaars vir chemotaksering Dictyostelium selle in ons flieks het geen sel so 'n vorm in enige raam vertoon nie. Boonop, selfs al sou hierdie situasie teenwoordig was, sou dit nie die pseudopod-opsporing- en opsporingsmetode wat voorheen beskryf is beïnvloed nie, aangesien hierdie membraanpunte dele van verskillende takke van die skelet is, en elke aktiwiteit word nie net deur die hoek vanaf die middelpunt gedefinieer nie, maar ook deur die ruimtelike ligging (x, y). As hulle dus verskillende pseudopodia-aktiwiteite verteenwoordig, sal hulle afsonderlik geïdentifiseer en ontleed word.

Aanvaar dat die selmembraan elke Δ gemonster wordθ grade, meting van pseudopodiale aktiwiteit en intensiteitsveranderlikes in 'n fliek van N rame, is die kruiskorrelasie bereken vanaf Vergelyking 1 'n matriks van die grootte (360/Δθ) × (2N-1), waar elke ry ooreenstem met 'n hoekwaarde van - (180-Δθ)/Δθ° tot 180/Δθ°, en elke kolom stem ooreen met 'n tydverskuiwingslengte vanaf -(N-1) aan N-1 rame. 'n Hoë absolute waarde by (Δk, Δθ) beteken dat 'n lineêre verband, hetsy positief of negatief, bestaan ​​tussen die aktiwiteite en die intensiteite wat geleë is (Δk, Δθ) weg. Hierdie korrelasie is ook gebruik om die geordende patrone van spontane selmigrasie te ontleed [5].

Illustreer die metode

Om die vermoë van ons metodes te demonstreer om selvormveranderinge tydens amoeboid-motiliteit te karakteriseer, implementeer ons die stappe wat hierbo beskryf is na beelde van chemotaksering Dictyostelium selle. AX3 ontwikkel Dictyostelium selle, 'n akseniese laboratoriumstam, word in 'n vlak gradiënt van cAMP geplaas, en DIC-beelde word verkry teen 1 s/raam [Addisionele lêer 1]. In hierdie verteenwoordigende sel word 58 pseudopode opgespoor. Die meeste (60%, n = 58) is kortstondig, duur nie meer as 7 s die oorblywende langlewend pseudopode duur ten minste 9 s en maak meer as 80% van die totale bespeurde aktiwiteite uit.

Uit ons ontleding is dit duidelik dat die gedrag van individuele langlewende pseudopods dramaties verskil [Addisionele lêer 2]. Pseudopode kom regdeur die membraan te voorskyn, die hoekverskuiwing van pseudopode is ook merkbaar [Addisionele lêer 3]. Terwyl sommige (22%, n = 23) langlewende pseudopode bly naby die voor- of agterkant van die sel, die meeste (70%) dryf weg van die voorkant vir ten minste die helfte van hul leeftyd. Wanneer 'n pseudopod van die voorkant na die kant of agterkant van die sel verskuif, gaan dit gewoonlik oor van uitsteek na terugtrekking. Die grootte van pseudopode verskil ook aansienlik en die lengtes van individuele aktiwiteite van dieselfde pseudopode verander met verloop van tyd [Addisionele lêer 1].

Ten spyte van groot verskille in posisies en groottes onder die langlewende pseudopode, val hul uitsteek-/intrekkingstoestanddinamika in drie hoofaktiwiteitspatrone: konsekwente uitsteeksels, konsekwente terugtrekkings of afwisselende periodes van uitsteeksels en terugtrekkings (Figuur ​ (Figuur 5 en Addisionele) lêer 4). Die gemiddelde toestandbestendigheid vir hierdie sel is 0,80, wat beteken dat pseudopode geneig is om óf uit te steek óf in te trek gedurende die grootste deel van hul leeftyd. Ons het opgemerk dat of 'n pseudopode uit- of terugtrek, afhang van die hoek van die pseudopode relatief tot die chemoattractant gradiënt. Pseudopode naby die voorkant het 'n hoër waarskynlikheid om vinnige groei te handhaaf (Figure 5D, G ). Hierdie waarskynlikheid neem af as die pseudopode wegdryf van die voorkant af (Figure 5F, I ). Net so is die waarskynlikheid van terugtrekking laag aan die voorkant van die sel, maar neem toe soos die pseudopod die rug nader (Figure 5E, H). Hierdie waarnemings stem ooreen met vorige resultate [27,31].

Individuele pseudopods-analise. A-C. Toestand- en hoekdinamika vir pseudopode met konsekwente uitsteeksels (A), konsekwente terugtrekkings (B) en uitsteeksels gevolg deur terugtrekkings (C). Die fliek is verkry met vergunning van N. Andrew en R. H. Insall. Die beelde toon gesuperponeerde selvorms (vanaf die begin van elke pseudopod) en aktiwiteitstrajekte (rooi vir uitsteeksels, blou vir terugtrekkings). Die getalle verteenwoordig die tyd (in sekondes) vanaf die begin van die fliek. Die ooreenstemmende aktiwiteitsprofiele relatief tot die chemoattractant gradiënt word in D-F geteken. In hierdie plotte verteenwoordig rooi en blou kolletjies onderskeidelik uitsteeksels en terugtrekkings, en die groen lyne sluit aan by aktiwiteite wat van dieselfde pseudopod kom. G-J. Die hoekdinamika van alle pseudopode wat deur die rigtings van selsentroïed (ligblou kolletjies) gesuperponeer word. Pseudopode met konsekwente uitsteekpatroon, konsekwente terugtrekkingspatroon, uitsteeksel gevolg deur terugtrekkingspatroon word onderskeidelik in raam G-I uitgelig. Al die kortstondige pseudopodes word uitgelig in J.

Daar is berig dat in Dictyostelium selle wat chemotakseer in vlak gradiënte of beweeg in die afwesigheid van eksterne leidrade, nuutgegenereerde uitsteeksels verdeel gewoonlik van bestaande pseudopode [4,27]. Deur ons metode te gebruik, word beide die oorsprong van 'n pseudopod en die aantal splitsings gedurende sy leeftyd outomaties verkry [Addisionele lêer 2]. Ons vind dat 74% van al die pseudopode gegenereer word deur splitsing teen 'n gemiddelde tempo van een keer elke 2.3 sekondes. Vir langlewende pseudopode word 78% gegenereer deur splitsing, met 'n gemiddelde koers van een keer elke 5,6 sekondes.

Voorheen gepubliseerde resultate in die kwantifisering van pseudopodeproduksietempo's het beduidende verskille getoon. Deur handmatige identifikasie te gebruik, word gemiddeld 'n nuwe pseudopod elke 23 s geproduseer vir AX3-selle wat in vlak gradiënt beweeg [27]. Met behulp van outomatiese metodes gebaseer op plaaslike krommings van gemonsterde grense, daal hierdie getal tot ongeveer 14 s vir AX3-selle in vlak gradiënt en 13 s in die afwesigheid van chemoattractant [28,32]. Alhoewel die eksperimentele toestande 'n rol kan speel, is dit moontlik dat hierdie teenstrydigheid afkomstig is van die verskillende maniere om pseudopode te identifiseer. Om dit te ondersoek, word die pseudopodia-dinamika van dieselfde AX3-sel op verskillende vlakke ondersoek (Figuur ​ (Figuur6). 6). Eerstens word die kleinste aantal pseudopode wat nie minder nie as 50% van alle uitsteek- en terugtrekaktiwiteite dek, gekies. Deur hierdie kriterium te gebruik, word slegs sewe langdurige pseudopode geïdentifiseer, waarvan vyf beduidende uitsteekprosesse bevat het. Hierdie pseudopode gee 'n produksietempo van

20 s per uitstaande pseudopod, 'n getal soortgelyk aan dié wat verkry is met handmatige identifikasie [27]. Wanneer die aktiwiteitspersentasievlak op 60% gestel word, neem die aantal skynpotiges wat met beduidende uitsteeksels opgespoor word, tot agt toe. Hierdie het 'n gemiddelde interval van

Hiërargie van pseudopodaktiwiteite. Pseudopodaktiwiteite as 'n funksie van tyd, hiërargies gerangskik. Die panele wys al die pseudopode wat van 50 tot 100% van die sel se totale pseudopodiale aktiwiteit bydra. Die kleurskema van Figuur 5D-F word toegepas op al die pseudopode wat nie in vroeëre panele ingesluit is nie. Hierdie pseudopodes word ook met pylkoppe geïdentifiseer.

Statistiek vir fenotipe karakterisering

Om te wys hoe ons metodes gebruik kan word om verskillende selstamme te onderskei, flieks van twee Dictyostelium stamme: AX3 en AX3:tsuA mutant word ontleed. AX3:tsuA-stam, waarin die Dictyostelium homoloog van die Fused kinase TsuA word uit die ouerlyn AX3 geslaan, is gekonstrueer soos voorheen beskryf [33]. Onontwikkelde selle van beide stamme word geplaas in die gradiënt van foliensuur wat vrygestel word van 'n mikropipet wat 1 M foliensuur bevat. Beelde word vasgevang met 'n 60×-objektief teen 10 s/raam met 'n ruimtelike resolusie van 0,1852 μm/pixel. Die pseudopodiale gedrag van individuele selle word bereken en vergelyk tussen die twee stamme (Tabel ​ (Tabel3). 3). AX3:tsuA-selle toon verskeie chemotaxis-defekte wanneer hulle op foliensuur reageer. Een van die belangrikste (bl < 0.05, Student se t-toets)-defek is die vermoë om pseudopode te verdeel: die verhouding van nuutgegenereerde pseudopode wat voortspruit uit splitsings neem af met 27% en die splitsingskoers neem af met 36%. Die ander teenstrydigheid is die staat se volharding. Die uitsteekselbestendigheid neem 15% af en die algehele toestandsvolharding neem 10% af in AX3:tsuA-selle. Hierdie data dui daarop dat hierdie selle sukkel om konsekwente uitsteeksels te genereer.Die netto spoed van pseudopode, wat 27% afneem, kan ook verband hou met die laer uitsteeksel-volharding: pseudopode is geneig om rond te dwaal in plaas daarvan om die membraan ver uit te trek.

Tabel 3

Pseudopodstatistieke vir verskillende selstamme.

Selstam(aantal selle/rame)Gem. # pseudo-peule% van verdelingGem. splittempo (#/min)Gem. volhardingGem. staatsvolhardingGemiddelde spoed (μm/min)
protr.retr. protr.retr.net
AX3 (14/1075)beteken4.2421.540.520.390.8210.89.37.8
STD0.9100.670.060.040.062.22.52.2
AX3:tsuA
(8/756)
beteken3.6310.990.440.390.749.37.45.7
STD0.3100.310.050.040.081.81.31.1
bl-waarde 0.070.020.040.010.940.010.120.050.02
AX2 (17/1043)beteken2.9341.670.400.360.6716.811.38.5
STD0.7141.090.090.080.138.44.23.1
AX2:dynhp ​​(9/869)beteken2.8311.660.420.360.7210.28.66.6
STD0.9151.070.070.050.102.21.51.5
bl-waarde 0.670.560.980.540.910.350.030.080.095

Die chemotaktiese gedrag van ontwikkelde Dictyostelium AX2-selle, 'n akseniese laboratoriumstam en AX2:dynhp-selle, waarin dinakortien, 'n aktien-kruisbindingproteïen, deur RNAi uitgeput word, word ook vergelyk (Tabel ​ (Tabel3). 3). Die mutantstam word gekonstrueer soos voorheen beskryf [34]. Selle word geplaas in die gradiënt van cAMP vrygestel van 'n mikropipet wat 1 μM cAMP bevat. Beelde word vasgevang met 'n 40×-objektief teen 5 s/raam met ruimtelike resolusie van 0,3077 μm/pixel. Die AX2:dynhp-selle toon nie duidelike splitstekort nie. Die standbestendigheid is ook vergelykbaar met dié van wilde tipe selle. Hierdie stam produseer egter pseudopode wat stadiger uitsteek en intrek: die uitsteekspoed neem af met 39% (bl < 0.05, Student se t-toets) en die terugtrekspoed verminder 24% (bl < 0.1, Student se t-toets). Die netto spoed van pseudopode neem dienooreenkomstig af (bl < 0.1, Student se t-toets).

Om die doeltreffendheid van beweging tydens chemotaxis te kontrasteer, is dit nuttig om na die hoekverspreiding van pseudopode te kyk. 'n Histogram van uitsteekhoeke vir elk van die vier stamme wat hierbo beskryf is, word geplot, en 'n Gaussiese kurwe om die verspreiding te karakteriseer word gepas (Figuur ​ (Figuur7). 7). Die gemiddelde hoek van aktiwiteite dui aan of selle die eksterne leidrade kan aanvoel en verskillende response aan die voor- en agterkant genereer, terwyl die variansie meet hoe doeltreffend die aktiwiteite geproduseer word om die gerigte beweging van die selliggaam moontlik te maak. Die data toon dat vegetatiewe AX3:tsuA-selle nie hul uitsteeksels met die chemoattractant gradiënt in lyn bring nie. Aan die ander kant oriënteer ontwikkelde AX2:dynhp-selle hul uitsteeksels op die gradiënt, maar nie so doeltreffend soos hul onderskeie kontroleselle nie.

Uitsteekhoekverdelings vir verskillende stamme tydens chemotaksis. Uitsteekhoek-histogram (groen) gepas deur 'n Gaussiese kurwe (rooi lyn) vir vegetatiewe AX3-selle (A) en AX3:tsuA-selle (B), beide in die gradiënt van foliensuur wat uit 'n naald vrygestel word [33], sowel as dié vir ontwikkelde AX2-selle (C) en ontwikkelde AX2:dynhp-selle (D), beide in die gradiënt van cAMP vrygestel vanaf 'n naald [34]. Die Gaussiese toebehore lewer verskillende waardes van gemiddelde ± STD: -15.5° ± 90.3° vir vegetatiewe AX3-selle (A), 0.0° ± 2901± 29AX.. ), -2.3° ± 62.8° vir ontwikkelde AX2:dynhp-selle (D). Die Gaussiese passing vir vegetatiewe AX3:tsuA-selle konvergeer nie (B). Die vergelykings van ander pseudopodstatistieke tussen hierdie stamme word in Tabel 3 opgesom.

Korrelasie tussen pseudopode en molekulêre lokalisasies

Om die molekulêre drywers van pseudopodevorming te ondersoek, word die korrelasie tussen die tyd en ligging van pseudopodaktiwiteite met fluoresserend-gemerkte proteïene bereken. ’n AX3-gebaseerde selstam word geskep waar miosien-II gemerk word met behulp van GFP, en terselfdertyd word dinakortien gemerk met behulp van mCherry. Terselfdertyd word bevestig dat beide endogene uitdrukkings heeltemal uitgeput is. Dit word algemeen aanvaar dat miosien-II aan die posterior verryk word tydens chemotaxis, wat kontraktiele krag aan die rug genereer en die selliggaam vorentoe druk [7,35]. Aan die ander kant word dinakortien gewoonlik aan die voorpunt gekonsentreer waar dit vermoedelik met aktien saamwerk om kortikale viskoelastisiteit te beïnvloed [34]. In ons studie word ontwikkelde selle in 'n chemoattractant gradiënt geplaas, en beelde van chemotakserende selle word verkry met behulp van 'n dubbel-emissie mikroskoop (Figuur ​ (Figuur 8A). 8A). Die onderskeie fluoresserende konsentrasies word rondom die sellulêre membraan opgespoor (Figuur 8B, D), en pseudopode word geïdentifiseer en geklassifiseer of hulle uitsit of saamtrek (Figuur ​ (Figuur8C). 8C). Die mCherry-dynacortin word konsekwent aan die voorkant van die sel gevind, in lyn met die chemoattractant gradiënt. Daarteenoor word gevind dat GFP-miosien-II meestal aan die kant is.

Lokalisasies van miosien en Dynakortien in chemotakserende selle. Fluorescerende beelde van 'n chemotaksering Dictyostelium sel wat mCherry-dynacortin en GFP-myosien-II uitdruk. 'N Chemoattractant gradiënt is geskep met behulp van 'n mikropipet naald aan die linkerkant soos voorheen beskryf [34]. Klein pyltjies wat naby selmembraan geplaas is, wys na die pseudopodiale aktiwiteite. Die nommers in die regter boonste hoeke verteenwoordig die tyd (in sekondes) vanaf die begin van die fliek. Die skaalbalk verteenwoordig 5 μm. B, D. Fluorescerende intensiteit van mCherry-dynacortin (B) of GFP-myosien-II (D) as 'n funksie van tyd rondom die selomtrek vir die sel in paneel A. Die data word genormaliseer tussen minimum (0) en maksimum ( 1). C. Pseudopod-aktiwiteit as 'n funksie van tyd vir die sel in paneel A deur dieselfde kleurskema as in Figuur 5D-F te gebruik. E. Kruiskorrelasies tussen die twee fluorescent-gemerkte proteïene en uitsteek- of terugtrekking-aktiwiteite as 'n funksie van tyd en hoek. Linkerpanele: gemiddeld oor 37 selle regterpanele: gemiddeld oor 100 selle. F. Veranderinge van plaaslike uitsteek- of terugtrekkingslengte in een raam as 'n funksie van die plaaslike intensiteit van GFP-miosien-II (100 selle, 4254 rame) of mCherry-dynacortin (37 selle, 1533 rame). Foutstawe verteenwoordig standaardfoute.

Om te bepaal hoe hierdie proteïenlokalisasies in lyn was met die pseudopodiale aktiwiteite, word die kruiskorrelasiefunksies (Vergelyking 1) tussen die twee fluoresserende intensiteite en die uitsteek- of terugtrekkingsaktiwiteite bereken (Figuur ​ (Figuur8E). 8E). In byna alle selle wat goeie mCherry-uitdrukkings vertoon, het pieke in dinakortienkonsentrasie op dieselfde tyd en plek as uitsteeksels plaasgevind. Aan die ander kant is terugtrekkings en streke van hoë dinakortienkonsentrasie hoogs negatief gekorreleer. Om hierdie korrelasies verder te ondersoek, bereken ons die korrelasiekoëffisiënt tussen dinakortienfluoressensie en aktiwiteitslengte om 0.623 te wees met 99% vertrouensinterval van 0.595 tot 0.649 (Figuur ​ (Figuur 9A). 9A). Aan die ander kant, in vergelyking met die fluoressensie aan die ander kant van die sel (180° weg) is die korrelasie negatief: -0.577 met 99% vertrouensinterval van -0.606 tot -0.577 (Figuur ​ (Figuur 9B). 9B). Wanneer sel tot sel gemeet word, sal alle selle (n = 37) het positiewe korrelasies tussen die lengte van die aktiwiteit en fluoressensie by die plek van die aktiwiteit, en negatiewe korrelasie met die aktiwiteit (180° weg) (Figuur ​ (Figuur 9C). 9C ). Die gemiddelde mCherry-intensiteit by die plek van uitsteeksels is aansienlik hoër as by terugtrekkings (1,06 vs. -0,72 standaardafwykings bo gemiddelde fluoressensie-intensiteit by die selperiferie bl < 10 -6 , Student se t-toets).

Korrelasie-analise tussen pseudopodiale aktiwiteite en proteïenlokalisering. Spreidiagram tussen aktiwiteitslengte (positiewe lengte impliseer 'n uitsteeksel, negatiewe lengte 'n terugtrekking, gemeet in pixels) en dynacortin-mCherry (aantal standaardafwykings bo die gemiddelde fluoressensie rondom elke sel) vir alle aktiwiteite beide op die plek van die aktiwiteit (A ) en 180° weg (B). Die korrelasiekoëffisiënt (ρ) vir elke plot word gegee. Hierdie data verteenwoordig 3333 aktiwiteite in 37 selle. C. Histogram vir die korrelasiekoëffisiënte vir elke sel op die plek van die aktiwiteit (rooi) en 180° weg (blou). D. Gemiddelde dinakortien-mCherry-fluoressensie by die plekke van uitsteeksels en terugtrekkings (foutstawe is SEM). E-H. Soortgelyke plotte vir miosien-II-GFP. Hierdie data verteenwoordig 9019 aktiwiteite in 100 selle.

'n Soortgelyke analise van GFP-miosien-II onthul dat miosien-II-konsentrasies langs die selmembraan negatief gekorreleer is met uitsteek-aktiwiteite (Figuur 9E-G). Die verhouding tussen miosien-II en terugtrekkings is egter meer kompleks. In sommige gevalle (20%, n = 100), miosien-II en terugtrekkings is hoogs gekorreleer. In die meeste gevalle (60%) verskyn twee pieke van hoë miosien-II-korrelasie egter byna simmetries met betrekking tot die 0°-lyn. In die oorblywende selle word onreëlmatige patrone waargeneem, wat nie duidelike maksima of minima toon nie. Die gemiddelde GFP-miosien-II is aansienlik hoër 90° weg van 'n terugtrekking as by die werklike terugtrekking (0.283 vs. -0.034 standaardafwykings bo gemiddelde fluoressensie-intensiteit by die selperiferie bl < 10 -6 , Student se t-toets) (Figuur ​ (Figuur9H). 9H ). Dus, die verhouding tussen miosien-II-konsentrasie en terugtrekking-aktiwiteite mag nie bloot beskryf word as positief of negatief gekorreleer nie, maar ander faktore as miosien-II-sametrekking, soos kortikale spanning, kan bydra tot pseudopod-terugtrekking [7]. Om hierdie verband verder te ondersoek word die lengteveranderinge vir al die bespeurde uitsteek- of terugtrekkingsaktiwiteite geplot as 'n funksie van die plaaslike fluoressensie-intensiteite (Figuur ​ (Figuur8F). 8F ). 'n Reeks intensiteite waar die lengte van die uitsteeksels byna lineêr afneem met toenemende GFP-miosien-II intensiteit word waargeneem. Aan die ander kant het die lengtes van terugtrekkings toegeneem met miosien-II intensiteit, maar met 'n baie kleiner helling (Figuur ​ (Figuur8F). 8F). Saam dui hierdie data daarop dat miosien-II se rol nie net is om terugtrekkings te skep nie, maar om laterale uitsteeksels te onderdruk. Interessant genoeg, hoewel die uitsteekspoed in AX2:dynhp-selle aansienlik kleiner is as dié van kontroleselle (Tabel ​ (Tabel3), 3), het die gelokaliseerde teenwoordigheid van mCherry-dynacortin nie veel tot die lengte van die uitsteeksel bygedra nie, maar die terugtrekkingslengte het wel afgeneem met verhoging van dinakortienkonsentrasie op die membraan.


Opsporing en skeletisering van enkelneurone en sporerinspuitings met behulp van topologiese metodes

Neurowetenskaplike data-analise het tradisioneel op lineêre algebra en stogastiese prosesteorie staatgemaak. Die boomagtige vorms van neurone kan egter nie maklik beskryf word as punte in 'n vektorruimte nie (die aftrekking van twee neuronale vorms is nie 'n sinvolle bewerking nie), en metodes uit berekeningstopologie is beter geskik vir hul ontleding. Hier stel ons metodes van Discrete Morse (DM) Theory bekend om die boomskelette van individuele neurone uit volumetriese breinbeelddata te onttrek, en om versamelings neurone wat deur spoorinspuitings gemerk is, op te som. Aangesien individuele neurone topologies bome is, is dit sinvol om die versameling neurone op te som deur gebruik te maak van 'n konsensusboomvorm wat 'n ryker inligtingsopsomming verskaf as die tradisionele streeks-'konnektiwiteitmatriks'-benadering. Die konseptueel elegante DM-benadering het nie handgestemde parameters nie en vang globale eienskappe van die data vas in teenstelling met vorige benaderings wat inherent plaaslik is. Vir individuele skeletisering van yl-gemerkte neurone verkry ons aansienlike prestasiewinste bo die nuutste nie-topologiese metodes (meer as 10% verbeterings in akkuraatheid en vinniger proeflees). Die konsensusboom-opsomming van spoormerkinspuitings inkorporeer die streeksverbindingsmatriksinligting, maar vang boonop die kollektiewe kollaterale vertakkingspatrone van die stel neurone wat aan die inspuitplek gekoppel is, en bied 'n brug tussen enkel-neuronmorfologie en spoor-inspuitingsdata.


Wetenskaplike netwerk en profilering (SNAP)

Hoofwetenskaplike
Hoof - Weefselingenieurswese en Regeneratiewe Medisyne Laboratorium (KWARTAAL)
Wetenskaplike Direkteur - Kliniese Navorsingsdienste Kern
Voorsitter - Nemours Institusionele Bioveiligheidskomitees
Direkteur, Professionele Ontwikkeling vir die Delaware Clinical & Translational Research ACCEL-program
Direkteur van Navorsing, Delaware INBRE

Hoofwetenskaplike
Direkteur, Sentrum vir Ped Clin Res and Development
Hoof, Weefsel Eng & Regeneratiewe Mediese Navorsing
Adjunkprofessor, Univ van DE

Ek het meer as 25 jaar se navorsingservaring by die Nemours - Alfred I. duPont Hospitaal vir Kinders, die tuisinstelling vir die PNT. Tans is ek 'n Hoofwetenskaplike (Volle Professor), Hoof van Weefselingenieurswese en Regeneratiewe Medisyne Navorsing, en Direkteur van die Sentrum vir Pediatriese Kliniese Navorsing en Ontwikkeling. My navorsing fokus op regeneratiewe medisyne en die ontwikkeling van presisieterapeutika met 'n besondere klem op leersame en responsiewe biomateriale wat individueel aangepas kan word vir terapeutiese gebruik. Ek het ook aansienlike ondervinding met die ontwikkeling en implementering van biomolekulêre diagnostiek &ndash, insluitend die kliniese gebruik van b-tipe natriuretiese peptiedvlakke in kardiovaskulêre chirurgie pasiënte en, meer onlangs, die potensiële gebruik van epi-genetiese biomerkers om kinders met statiese enkefalopatie en spastisiteit wat met serebrale verlamming.

My werk as Direkteur van die Sentrum vir Pediatriese Kliniese Navorsing en Ontwikkeling fokus op die integrasie van navorsing in die klinies-akademiese omgewing en op die ontwikkeling van kliniese en translasiewetenskaplikes. Ek het aansienlike ervaring met die bou van suksesvolle mentorskap-, professionele ontwikkeling- en loodstoekenningsprogramme in Delaware, en ek dien tans as Direkteur van die Professionele Ontwikkelingskern vir die IDeA-befondsde Delaware CTR ACCEL-program (CTR U54 GM104941). Ek beklee ook leierskap- of adviserende posisies met die INBRE-, ECHO- en drie COBRE-programme in die staat. In totaal het my rolle met CTR-, INBRE-, ECHO- en COBRE-ondersteunde programme die ontwikkeling van infrastruktuurondersteuning vir kliniese en translasiewetenskap oor die belangrikste navorsings- en opvoedkundige instellings in die staat moontlik gemaak. Hierdie posisies en programme sal navorsers in die PNT aansienlike verbindings met hulpbronne en geleenthede verskaf.

Ek het ook 'n jarelange belangstelling in presisieterapie en teranostiese benaderings vir pediatriese chirurgie pasiënte, veral om kinders te help met aangebore en verworwe siektes wat veelvuldige chirurgiese prosedures vereis. Hierdie poging het oor verskeie kliniese en basiese dissiplines gestrek, insluitend materiaalingenieurswese, biologiese wetenskappe, chirurgie, kardiovaskulêre wetenskap, gevorderde beelding en pre-kliniese studie-ontwerp. Ek het uitgebreide ondervinding in selfisiologie en molekulêre biologie, 3D mono- en ko-kultuur metodologieë, biomolekulêre ontledings, sel- en weefselbeeldingsmodaliteite, en die gebruik van biomateriale. Daarbenewens bied my posisies by Nemours en binne die DE-INBRE en CTR my talle geleenthede om met dokters en basiese navorsers saam te werk. Onder hierdie vrugbare samewerking kon my groep pre-kliniese toetsing van gevorderde hidrogel-gebaseerde materiale ontwikkel en begin om post-chirurgiese genesing te verbeter. Hierdie studies word in die volgende manuskripte voorgestel:

  1. Mahadevaiah, S., Robinson, K.G., Kharkar, P.M., Kiick, K.L., Akins, R.E. Verminderende matriksmodulus van PEG hidrogels veroorsaak 'n vaskulêre fenotipe in menslike naelstringbloedstamselle. Biomateriale (2015) 62: 24-34. PMID: 26016692 PMCID: PMC4470844.
  2. Scott, R.A., Kharkar, P.M., Kiick, K.L., en Akins R.E. Aorta adventitiele fibroblast sensitiwiteit vir mitogeen geaktiveerde proteïenkinase inhibeerders hang af van substraatstyfheid. Biomateriale (2017) 137: 1-10. PMID: 28527302 PMCID: PMC5554066.
  3. Robinson, K.G., Scott, R.A., Hesek, A.M., Woodford, E.J., Amir, W., Planchon, T.A., Kiick, K.L., en Akins, R.E. Verminderde arteriële elastisiteit as gevolg van chirurgiese skeletisering word verbeter deur abluminale PEG hidrogel. Bio-ingenieurswese en translasiegeneeskunde (2017). 2(2):222-232. PMID: 28932820 PubMed Central PMCID: PMC5579730.
  4. Greco, C.T., Akins, R.E., Epps, T.H., en Sullivan M.O.. Verswakking van wanaangepaste reaksies in aorta adventitiele fibroblaste deur stimuli-geaktiveerde siRNA-vrystelling van lipied&ndashPolymer-nanokomplekse. Gevorderde biosisteme. (2017). PMCID: hangende.

1992 &ndash &rsquo95 Postdoktorale Navorsingsgenoot, Departement Ortopediese Chirurgie, Thomas Jefferson Universiteit, Philadelphia, PA en Departement Mediese Navorsing, Nemours &ndash Alfred I. duPont Hospitaal vir Kinders, Wilmington, DE.

1993 Besoekende wetenskaplike, Departemente van Kardiologie en Farmakologie Navorsing, Nasionale Chubu Hospitaal, Obu-shi, Aichi-ken, Japan.

1995 &ndash &lsquo97 Assistent Navorsingswetenskaplike (Assistent Professor), Departement Mediese Navorsing, Nemours &ndash Alfred I. duPont Hospitaal vir Kinders, Wilmington, DE.

1996 &ndash &lsquo97 Waarnemende Hoof van Spierregenerasie Navorsing, Departement Mediese Navorsing, Nemours Kinderkliniek / Alfred I. duPont Hospitaal vir Kinders, Wilmington, DE.

1997 &ndash &lsquo03 Navorsingswetenskaplike (Medeprofessor)

1997 &ndash pres. Hoof van die Weefselingenieurswese en Regeneratiewe Medisyne Navorsing, Nemours &ndash Alfred I. duPont Hospitaal vir Kinders, Wilmington, DE.

1998 &ndash &lsquo04 Fakulteit, Sel- en Weefselingenieursprogram, Kollege vir Nagraadse Studies, Thomas Jefferson Universiteit, Philadelphia, PA.

2004 &ndash pres. Adjunk Medeprofessor, Departement Biologiese Wetenskappe, Universiteit van Delaware, Newark, DE.

2005 &ndash &lsquo12 Senior Navorsingswetenskaplike (Volle Professor), Nemours &ndash Alfred I. duPont Hospitaal vir Kinders, Wilmington, DE.

2007 &ndash pres. Adjunkprofessor, Departement Materiaalwetenskap-ingenieurswese, Universiteit van Delaware, Newark, DE.

2007 &ndash &lsquo14 Hoof van Kardiale Diagnostiek Navorsing (CLIA ID 08D1071151).

2009 &ndash pres. Direkteur, Sentrum vir Pediatriese Kliniese Navorsing en Ontwikkeling, Nemours Biomediese Navorsing, Alfred I. duPont Hospitaal vir Kinders, Wilmington, DE.

2013 &ndash pres. Adjunkprofessor, Biomediese Ingenieurswese, Universiteit van Delaware, Newark, DE.

2013 &ndash pres. Hoofnavorsingswetenskaplike (Volle Professor), Nemours &ndash Alfred I. duPont Hospitaal vir Kinders, Wilmington, DE.

2002- Genoot van die American Heart Association, Raad vir Kardio-Torakale en Vaskulêre Chirurgie. 2004- Redaksieraad, DNA en Selbiologie, Mary-Ann Liebert, Inc. 2007- Redaksieraad, Kliniese Geneeskunde: Pediatrie, Libertas Academica Press.2008- Wetenskaplike adviesraad, Pelizaeus-Merzbacher-stigting. 2009- Wetenskaplike Adviesraad, Univ. van Dela., Kwantitatiewe Biologieprogram. 2010- Redaksieraad, International Journal of Tissue Engineering, Hindawi Press. 2011-2012 NIH-leerafdeling: Biomateriale en Bio-koppelvlakke (BMBI) 2011-2012 NIH-leerafdeling: Mikrofisiologiese stelsels (ZRG1 BST-N(50)) 2011-2012 VA-leergedeelte: Rehabilitasienavorsing en ontwikkeling: Regeneratiewe medisyne (201RRD02) NI Leergedeelte: Transformatiewe R01'e (BCMB-A &ndash posresensent) 2012- Eksterne Adviesraad, Delaware Sentrum vir Neurowetenskapnavorsing COBRE-toekenning.

American Heart Association Council on Basic Cardiovascular Science

American Heart Association Council on Cardio-Torakale en Vaskulêre Chirurgie

American Heart Association Council on Cardiovascular Diseases in the Young

Biomediese Ingenieursvereniging

Weefselingenieursvereniging Internasionale Vereniging vir Neurowetenskap

Onlangse Honneurs en Professionele Genootskappe

2002-pres. Genoot van die American Heart Association, Raad vir Kardiovaskulêre Chirurgie en Narkose (Inaugural Fellow).

2008-pres. Wetenskaplike Adviesraad, Pelizaeus-Merzbacher-stigting.

2009-pres. Wetenskaplike Adviesraad, Univ. van Dela., Kwantitatiewe Biologieprogram.

2012-pres. Eksterne Adviesraad, Delaware Sentrum vir Neurowetenskapnavorsing COBRE-toekenning.

2012 Delaware INBRE Navorsingsberaad-toekenning.

2013-pres. Genoot van die Amerikaanse Akademie vir Serebrale Verlamming en Ontwikkelingsgeneeskunde.

2013 Neurowetenskaplike van die Jaar, Delaware Society for Neuroscience.

2014 Nemours - Delaware Valley Navorser van die Jaar-toekenning.

2017 Sessievoorsitter vir Kardiovaskulêre Ingenieurswese: Kardiovaskulêre Toestelle by die Nasionale Biomediese Ingenieursvereniging se jaarvergadering. Phoenix, AZ.

GROOT NAVORSINGSBELANGE

Regeneratiewe terapieë vir verworwe en aangebore siektes by kinders.

Biosintetiese weefsels vir navorsing, farmakologiese toetsing en inplanting.

Sel leersame biomateriale.

Geneesmiddellewering deur gebruik te maak van gemanipuleerde materiale om langtermyn-nakoming te verbeter.

Gevorderde diagnostiek, biomerkers en sifting.

  1. Wee J, Rahman T, Seliktar R, Akins R, Levine D, Richardson D, Dodge GR, Thabet AM, Holmes L, Mackenzie WG. (2010) Dwingterugvoer in ledemaatverlenging. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 1:5109-12.
  2. Robert E. Akins Jr., Danielle Rockwood, Karyn G. Robinson, Daniel Sandusky, John Rabolt, Christian Pizarro. (2010) Drie-dimensionele kultuur verander primêre kardiale sel fenotipe. Weefselingenieurswese Deel A. 16(2): 629-641.
  3. Modla S, Mendonca J, Czymmek KJ, Akins RE. (2010) Identifikasie van neuromuskulêre aansluitings deur korrelatiewe konfokale en transmissie-elektronmikroskopie. J Neurosci Metodes. 2010 Aug 30191(2):158-65.
  4. Wee J, Rahman T, Akins RE, Seliktar R, Levine DG, Richardson DW, Dodge GR, Thabet AM, Holmes L, Mackenzie WG. (2010) Die gebruik van afleidingskragte om 'n outo-afleier aan te dryf tydens ledemaatverlenging. Med Eng Phys. 2011 Okt33(8):1001-7
  5. Rahman, T., Akins, RE, Wee, J., en Mackenzie, W. (2011), Deurlopende kragmeting in ledemaatverlenging. J Bio-ingenieur. & Biomedies. Wetenskap. 1(2): dx.doi.org/10.4172/2155-9538.1000104.
  6. Akins, R. en Rabolt, J. (2011) Electrospinning Fundamentals and Applications. in Biomateriaalwetenskap: 'n inleiding tot materiale in medisyne. Red: Ratner, Hoffman, Schoen en Suurlemoene.
  7. Baldwin, A., Robinson, KG, Militar, JL, Derby, CD, Kiick, KL, en Akins, RE. (2012) In situ-kruisbindbare heparienbevattende poli(etileenglikol) hidrogels vir volgehoue ​​antistolmiddelvrystelling J. Biomed. Mater. Res - A.
  8. Robinson, KG, Nie, T., Baldwin, A., Yang, E., Kiick, KL, en Akins, RE. (2012) Differensiële effekte van substraatmodulus op menslike vaskulêre endoteel-, gladdespier- en fibroblastiese selle. J. Biomed. Mater. Res - A.
  9. Barthold, JS, Wang, Y, Reilly, A, Robbins, A, Figueroa, TE, BaniHani, A, Hagerty, J en Akins, RE (2012) Verminderde uitdrukking van androgeenreseptor en miosien swaar ketting mRNA in cremaster spiere van seuns met niesindroom kriptorchidisme. J. Urologie.
  10. Robinson, KG, Mendonca, J, Militar, J, Theroux, M, Dabney, K, Shah, S, Miller, F en Akins, RE. (in hersiening) Ontwrigting van basale lamina komponente in die neuromotoriese sinapse van kinders met spastiese kwadrupleeg serebrale gestremdheid. PLoS EEN.

2013 &ndash &rsquo18 National Institutes of Health (NIGMS). Sleutelkomponent-aktiwiteitsleier op U54-GM104941 (PI: Binder-Macleod) Delaware Sentrum vir Kliniese en Translasienavorsing Hoofondersoeker op KCA 3.2 &ndash Mentorskap, Onderwys en Loopbaanontwikkelingskern.

2013 &ndash &rsquo17 (nce) National Institutes of Health (NHLBI). Hoofondersoeker op R01-HL108110: Selinstruktiewe materiale vir ingenieurswese vaatoorplantings.

2014 &ndash &rsquo19 National Institutes of Health (NIGMS). Direkteur van Navorsing en PD vir die Ontwikkelingsnavorsingsprojekprogram op P20-GM103446 (Algehele PI: Stanhope) Delaware IDeA Network of Biomedical Research Excellence. Dit is 'n infrastruktuurtoekenning om navorsingsontwikkeling in die staat Delaware te ondersteun.

2016 &ndash &rsquo21 National Institutes of Health (NIGMS). Lid van die Uitkomste Dat Matter Council en Bestuurskomitee vir die Delaware Nemours - duPont Hospital for Children webwerf vir die IDeA state pediatriese kliniese proewe netwerk, wat deel is van die NIH-Environmental influences on Child Health Outcomes (ECHO) Program (Nemours PI: Judith Ross).

2016 &ndash &rsquo18 Delaware Bio Sentrum vir Toegepaste Tegnologie. CoPI (met Erin Crowgey) om saam met Genome Profiling LLC te werk om biomerkers te ontwikkel wat pasiënte met spastiese serebrale gestremdheid kan identifiseer.

2017 &ndash &rsquo18 Amerikaanse Akademie vir Serebrale Verlamming en Ontwikkelingsgeneeskunde (AACPDM) PI op toekenning om biomerkers by pasiënte met diskinetiese of ataksiese serebrale gestremdheid te evalueer.

1993 &ndash &lsquo95 Nasionale Lugvaartkunde en Ruimte-administrasie Ruimtebiologie Navorsingsgenoot-toekenning. SBRA93-15: &ldquoDie uitwerking van gesimuleerde mikroswaartekrag op die kontraktiele funksies van gekweekte hartmiosiete.&rdquo Algehele toekenning van $42,000 (2 jaar).

1994 &ndash &lsquo95 American Heart Association, Delaware Affiliate, Beginning Grant in Aid. Hoofondersoeker oor toekenning 9406244S: &ldquoDie uitwerking van ferriprotoporfirien IX op die kontraktiele funksies van gekweekte kardiomiosiete.&rdquo Algehele toekenning van $27,747 (per jaar).

1997 &ndash &lsquo99. National Aeronautics and Space Administration RPG Award, mede-hoof ondersoeker (saam met Charles Hartzell) op NAG9-656: & ldquo Montering van kardiale strukture in mikroswaartekrag met behulp van die shuttle mid-deck locker BSTC. & rdquo Algehele toekenning toekenning van $ 226,600 (meer as 3 jaar).

2000 &ndash &rsquo01 Nemours Foundation-toekenning. Mede-ondersoeker (PI was Randy Brenn) op W20.8655: &ldquotTEG, stollingsparameters en bloedvolume by kinders met skoliose tydens PSF.&rdquo Algehele toekenning aan PI van $15,396 (per jaar).

2000 &ndash &rsquo01 Nemours Foundation-toekenning. Mede-hoof ondersoeker (saam met Kirk Dabney) op W20.8651: &ldquo'n In vitro model vir vertraagde neuronale dood na meganiese besering.&rdquo Algehele toekenning toekenning van $24,991 (per jaar).

2000 &ndash &lsquo01 Nemours Foundation-toekenning. Mede-hoofondersoeker (saam met Marshall Schwartz en Richard Mainwaring) oor W20.8639: &ldquoWeefsel-ingenieurswese van inplantbare hartkonstrukte.&rdquo Algehele toekenning van $119,635 (oor 2 jaar).

2000 &ndash &rsquo01 Nemours Foundation-toekenning. Mede-hoof ondersoeker (PI's was Robert Akins en Mary Theroux) op W20.8642: & ldquo Ekstra-aansluiting asetielcholien reseptore in serebrale gestremdheid. & rdquo Algehele toekenning toekenning van $ 54,856 (oor 2 jaar).

2001 &ndash &lsquo03 Nemours Foundation-toekenning. Mede-ondersoeker (PI was Jim Sylvester) op C20.8854: &ldquoDie rol van mitochondriale proteïensintese in menslike hartontwikkeling.&rdquo Algehele toekenning aan PI $193,894 (oor 2 jaar).

2001 &ndash &lsquo03 Nemours Foundation-toekenning: Mede-hoofondersoeker (PI's was Robert Akins en Vicky Funanage) op W20.8679: "Transkripsiefaktore en menslike hartmisvormings" Algehele toekenning van $198,603 (oor 2 jaar).

2001 &ndash &lsquo05 Nasionale Lugvaart- en Ruimte-administrasie RPG-toekenning. Hoofondersoeker oor toekenning aan NRA00-HEDS03: &ldquoSel:selbemiddelde samestelling van hartweefsel in mikroswaartekragomgewings.&rdquo Algehele toekenning van $499,000 (oor 3,5 jaar).

2003 &ndash &rsquo05 Nemours Foundation-toekenning: Mede-hoofondersoeker (PI's was Robert Akins en Christian Pizarro) oor &ldquoNeurohormonale faktore by Fontan-pasiënte.&rdquo Algehele toekenning aan PI $24,000 (per jaar).

2003 &ndash &lsquo05 Nemours Foundation-toekenning: Mede-hoofondersoeker (PI's was Robert Akins en Mary Theroux) oor &ldquoNeuromuskulêre aansluitings in serebrale gestremdheid.&rdquo Algehele toekenning van $129,000 (oor 2 jaar).

2003 - &rsquo05 Nemours Foundation-toekenning: Mede-ondersoeker (saam met William Mackenzie) oor &ldquoForce-beheerde ledemaatverlenging.&rdquo Algehele toekenning van $23,300 (per jaar).

2004 &ndash & rsquo09 National Institutes of Health (NCRR). Mede-ondersoeker, mentor en administratiewe personeel op 1P20 RR020173-01: 'n Sentrum vir Biomediese Navorsing Uitnemendheid-toekenning getiteld die &ldquoSentrum vir Pediatriese Navorsing&rdquo (PI's was Thomas Shaffer en Carolyn Schanen PI's). Algehele toekenning aan PI van $9.8 miljoen (oor 5 jaar).

2006 & ndash & rsquo08 American Heart Association PA / DE Affiliate. Mede-ondersoeker op 0665433U: Die rol van fibulien-2 in die oorgang van kompenserende hipertrofie na ventrikulêre hermodellering. (Andy Tsuda was PI). Algehele toekenning aan PI van $100,000 (oor 2 jaar).

2007 &ndash &rsquo12 National Institutes of Health (NICHD). Mede-ondersoeker op 1R01 HD-037874: Geteikende ondersoek van MeCP2 in Rett-sindroom (Carolyn Schanen was PI). Algehele toekenning aan PI van $200,000 (per jaar).

2007 &ndash & rsquo10 Nasionale Instituut van Gesondheid (NICHD). Hoofondersoeker op 1R03 HD-051738 Neuromuskulêre aansluitings by serebrale gestremdheid (PI was Robert Akins). Algehele toekenning van $100,000 (oor 2 jaar).

2008 &ndash &lsquo10 Nemours Foundation-toekenning: Mede-hoof ondersoeker (PI's was Robert Akins en Christopher Derby) op &ldquoTime-vrygestel LMWH vir antikoagulasie terapie.&rdquo Algehele toekenning toekenning van $129,000 (oor 2 jaar).

2009 &ndash &lsquo14 National Institutes of Health (NCRR). Hoofondersoeker op sub-projek gedek deur P20 RR016472-10 'n Delaware INBRE-toekenning (Teiken PI was Robert Akins algehele PI was David Weir). Algehele toekenning aan PI van $20 miljoen (oor 5 jaar).

2010 &ndash &lsquo15 Nasionale Instituut van Gesondheid (NCRR/NIGMS). Mede-ondersoeker, mentor en wetenskaplike direkteur vir die kliniese navorsingsdienste-kern op 1P20 RR020173-01: 'n Sentrum vir Biomediese Navorsingsuitnemendheid-toekenning getiteld die &ldquoSentrum vir Pediatriese Navorsing&rdquo (Thomas Shaffer en Carolyn Schanen was PI's). Algehele toekenning aan PI van $10 miljoen (oor 5 jaar).

2010 &ndash &rsquo15 National Institutes of Health (NICHD). Mede-ondersoeker op R01 HD060769-01A1: Genetiese basis van kriptorchidisme. (Julia Barthold was PI). Algehele toekenning aan PI van $1.25 miljoen (oor 5 jaar).

2011 &ndash &rsquo14 Delaware Health Science Alliance. Mede-ondersoeker oor 'n opvoedkundige toekenning om 'n kliniese onderdompelingskursus vir biomediese ingenieurstudente te ontwikkel en te implementeer.

2012 &ndash &rsquo17 Swank Foundation. Hoofondersoeker op 32-02669-011: Neuro-Ortopediese Weefselbewaarplek. Algehele toekenning van $500,000.

2012 &ndash &rsquo17 National Institutes of Health (NIGMS). Eksterne Adviesraadslid op P20 GM103653: Delaware Sentrum vir Neurowetenskapnavorsing.

2013 &ndash &lsquo17 Pediatric Trials Network (NICHD &ndash Duke University Centered Network). Terreinhoofondersoeker.


Skeletvorming in die ruimte - Biologie

Aanpasbare resolusie-oriëntasieruimte

Mikroskopiebeelde van sitoskeletale, nukleoskeletale en ander filamentagtige strukture bevat komplekse aansluitings waar veelvuldige filamente met duidelike oriëntasies oorvleuel, maar die nuutste sagteware gebruik oor die algemeen enkeloriëntasie-analise om hierdie strukture te segmenteer. Ons beskryf 'n beeldontledingsbenadering om beide filamentagtige strukture en hul kruisings (van arbitrêre meetkunde) in mikroskopiebeelde gelyktydig te segmenteer, gebaseer op die analitiese oplossing van samevallende veelvuldige oriëntasies op beeldfiltrering op 'n wyse wat oriëntasieresolusie en ruimtelike lokalisering balanseer.

"Aanpasbare multi-oriëntasie-resolusie-analise van komplekse filamentagtige netwerkbeelde"

Mark Kittisopikul 1,2, Amir Vahabikashi 2, Takeshi Shimi 2,3, Robert D. Goldman 2, en Khuloud Jaqaman 1,4

  1. Departement Biofisika, UT Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390
  2. Departement Sel- en Ontwikkelingsbiologie, Feinberg Skool vir Geneeskunde, Noordwes-Universiteit, Chicago, IL 60611
  3. Instituut vir Innoverende Navorsing, Tokyo Institute of Technology, Yokohama, Japan
  4. Departement Bioinformatika, UT Southwestern Medical Center, Dallas, TX 75390
  • Optimalisering Toolbox
  • Seinverwerking Toolbox
  • Beeldverwerking Toolbox
  • Statistiek en Masjienleer Toolbox
  • Krommepas gereedskapkas
  • Bioinformatika Toolbox
  • Parallelle rekenaargereedskapkas
  • MATLAB verspreide rekenaarbediener

Git (weergawe 2.2 of later) vir installasie (Alternatiewelik, laai 'n zip-lêer af)

Tipiese installasietyd: 5 minute

Daar is verskeie opsies om die sagteware te installeer.

Grafiese gebruikerskoppelvlak installeer in MATLAB:

Die volgende metodes vereis nie 'n bestaande MATLAB-installasie nie.

Selfstandige uitvoerbare installeerder

  1. Laai AROS_Installer_web.exe af
  2. Voer die installeerder uit wat die MATLAB Compiler Runtime 2017a (

Selfstandige uitvoerbare zip-lêer

  1. Laai standaloneAROS.zip af
  2. Pak die lêers uit
  3. Laai die MATLAB Compiler Runtime 2017a af en installeer dit vanaf http://www.mathworks.com/products/compiler/mcr/index.html

'n Grafiese gebruikerskoppelvlak maak nou voorsiening vir ontleding van enkele rame van enige biobeeld wat versoenbaar is met Bio-Formate 5.9.2

  1. Kies eers 'n biobeeldlêer deur die "Blaai vir Beeldlêer . "-knoppie te kies.
  2. As daar veelvuldige beelde binne die lêer is, gebruik die z-, c- en t-draaierkontroles om die gewenste vlak van die beeldlêer te kies om te ontleed.
  3. Druk die "Voorskoumasker"-knoppie om die masker te wys wat die ontledingsagteware sal gebruik.
  4. As die masker kleiner is as die beoogde area van analise, doen een of meer van die volgende om die maskerverwydingsskyfradius te vergroot om die ontledingsarea te vergroot en/of kies die "Vul gate in masker"-merkblokkie.
  5. Kies "Run Analysis" om die ontledingsproses te begin.
  6. Data sal na AROS_Output.mat gestoor word

  1. Pas die volgorde aan om die hoogste oriënteringsresolusie te kies. Hoër oriëntasie resolusie sal toelaat dat hoeke duideliker geskei word teen die potensiële koste van ruimtelike lokalisering. Laer oriënteringsresolusie sal help om die analise ruimtelik te beperk.
  2. Pas sigma aan om die breedte van die filter te verstel. 'n Kleiner breedte sal die ontleding toelaat om fyner lyne te ontdek. 'n Groter breedte sal die ontleding op koerslyne fokus.
  3. Die verandering van die drempelmetode na Rosin sal beter drempels vir beelde met unimodale histogramme produseer.
  4. Die verandering van die maskertipe maak voorsiening vir eksplisiete beheer oor die masker: 4a. Kies Masker Tipe "ROI mask" en kies dan "Browse for Mask" om die analise te beperk tot binne 'n spesifieke area deur 'n eksterne binêre beeld te gebruik waar die wit pixels die area van belang aandui. 4b. Kies Maskertipe "NLMS-masker" om die ontledingsarea direk te stel deur 'n eksterne binêre beeld te gebruik waar die wit pixels die area aandui wat ontleed moet word. 4c. Kies Maskertipe "Geen masker" om die hele prent te ontleed. Dit kan stadiger wees as die prent groot is.

Voer aanpasbare resolusie-oriëntasieruimtesegmentering uit. Dit is die hoofbestuurderfunksie wat die volle segmentering uitvoer soos beskryf in Afdeling S6 en geïllustreer in Figuur S4.

BASIESE INVOER (GEORDELDE ARGUMENTE)

Die enigste vereiste invoer is 'n 2D-beeld. Die ander twee basiese insette, wat opsioneel is, laat analise-aanpassing toe.

GEVORDERDE INSETTE (BENOEMDE PARAMETERS)

VERDERE GEVORDERDE INSETTE: ONSERIALISERING INSETTE (BENOEMDE PARAMETERS)

Hierdie parameters laat sommige van die uitset in die struktuur toe ander, hieronder, om teruggevoer te word na die funksie om die volle uitset van die funksie te verkry. Die doel hiervan is sodat die volle uitset herskep kan word vanaf 'n subset van die uitset wat op skyf gestoor is, of andersins geserialiseer is, sonder dat volledige herberekening nodig is.

Sien UITSET vir gedetailleerde beskrywings van bogenoemde.

Neem ook kennis dat die StructExpand opsie van die ingeboude invoerParser is gestel op waar, wat beteken dat die genoemde parameters deur 'n struktuur deurgegee kan word.

Die hoofuitset van die funksie is die respons-geweegde segmentering soos uiteengesit in Afdeling S6. Dit is die 3de uitset, nms, soos hieronder beskryf. Vir 'n binêre segmentering, die 2D-kaart nms kan deur 'n enkele drempel (bv. nms > 0 ) of deur 'n drempelkaart soos bv. gemiddelde reaksie of verswakteGemiddeldeReaksie in die uitsetstruktuur ander.

Hiermee saam is die oriëntasies, theta, en ooreenstemmende reaksie waardes by K = Km word onderskeidelik as die 2de en 1ste uitsette verskaf. Dit vergemaklik die gebruik van die funksie as 'n oriëntasiedetektor. Dit is bedoel om die uitsette na te boots wat verskaf word deur die steerableDetector MATLAB-funksie wat beskikbaar is by François Aguet of as deel van Filament Analysis Software.

Die vierde uitset, hoekige reaksie, is die gemonsterde oriëntasieresponse by K = Kh en is weer bedoel vir verenigbaarheid met steerableDetector. Die hoekige reaksie kan gebruik word om 'n OrientationSpaceResponse hieronder. Dit kan gebruik word om verdere ontleding van oriëntasieruimte uit te voer, insluitend vir laer resolusies (K & lt Kh).

Die vyfde uitset, ander, is 'n struktuur wat velde bevat wat verwys na intermediêre resultate wat deur die ontledingsproses geskep is. Dit is belangrik dat dit inligting bevat oor die drie AR-NLMS-takke wat vir segmentering gebruik word. As gevolg van die maksimum responsprojeksies wat op verskeie stadiums van die algoritme uitgevoer word, word hierdie inligting nie maklik uit die vorige uitsette onttrek nie. Die inligting in ander kan gebruik word om te bepaal in watter stap van die prosedure 'n pixel bygevoeg of uitgesluit is van die finale uitset. Daarbenewens kan die oriëntasie-inligting gebruik word vir meer presiese lokaliseringsbewerkings.

Opsommend maak die uitsette voorsiening vir basiese gebruik as 'n segmenteringskema (nms) en oriëntasiedetektor (reaksie, theta, hoekige reaksie), en vir gevorderde gebruik as 'n intermediêre roetine vir verdere ontleding van die geïdentifiseerde multi-resolusie kenmerke (ander).

OrientationSpaceFilter verteenwoordig 'n filter wat polêr skeibaar is in die Fourier-domein. Dit word intern gebruik deur steerableAdaptiveResolutionOrientationSpaceDetector maar kan onafhanklik gebruik word.

  • f_c is die sentrale frekwensie van die filter
  • b_f is die frekwensiebandwydte
  • K is die volgorde van die filter wat oriëntasieresolusie bepaal
  • K_f is die radiale frekwensie volgorde, f_c^2/b_f^2. Dit is 1 in hierdie werk.

Die volgende twee voorbeelde is ekwivalent met f_c = b_f = 1/(4*pi), K_f = 1 en K = 8

R is 'n OrientationSpaceResponse voorwerp instansie

Opstelling en visualisering sonder 'n beeld

OrientationSpaceResponse verteenwoordig 'n filterrespons. Dit word intern gebruik deur steerableAdaptiveResolutionOrientationSpaceDetector, maar kan onafhanklik gebruik word om die filterrespons te ondersoek.

'n Responsobjek word gewoonlik geskep deur 'n OrientationSpaceFilter soos hierbo.

Kry rantoriëntasie plaaslike maksima, reaksie en nie-plaaslike maksima onderdrukking

Kry reaksie by K = 3, en nie-plaaslike maksimum onderdrukking

Kry afgeleide van reaksie met betrekking tot oriëntasie

Kopiereg (C) 2019, Jaqaman Lab - UT Southwestern, Goldman Lab - Northwestern

Hierdie lêer is deel van AdaptiveResolutionOrientationSpace.

AdaptiveResolutionOrientationSpace is gratis sagteware: jy kan dit herverdeel en/of wysig onder die bepalings van die GNU General Public License soos gepubliseer deur die Free Software Foundation, óf weergawe 3 van die lisensie, óf (na jou keuse) enige latere weergawe.

AdaptiveResolutionOrientationSpace word versprei in die hoop dat dit nuttig sal wees, maar SONDER ENIGE WAARBORG sonder selfs die geïmpliseerde waarborg van VERHANDELBAARHEID of GESKIKTHEID VIR 'N SPESIFIEKE DOEL. Sien die GNU General Public License vir meer besonderhede.

Jy moes 'n afskrif van die GNU General Public License saam met AdaptiveResolutionOrientationSpace ontvang het. Indien nie, sien http://www.gnu.org/licenses/.


Skeletvorming in die ruimte - Biologie

In hierdie artikel sal ons sien hoe ons skeletisering van beeld kan doen deur mahotas te verdun. Skeletonisering is 'n proses om voorgrondstreke in 'n binêre beeld te reduseer tot 'n skeletoorblyfsel wat grootliks die omvang en konnektiwiteit van die oorspronklike streek behou, terwyl die meeste van die oorspronklike voorgrondpixels weggegooi word. Verdunning is 'n morfologiese bewerking wat gebruik word om geselekteerde voorgrondpiksels van binêre beelde te verwyder, ietwat soos erosie of opening.

In hierdie handleiding sal ons "lena" beeld gebruik, hieronder is die opdrag om dit te laai.

Om dit te kan doen, sal ons die mahotas.thin-metode gebruik

Sintaksis: mahotas.thin(img)

Argument: Dit neem beeldobjek as argument

Terugkeer: Dit gee beeldvoorwerp terug

Let wel: Invoerprent moet gefiltreer word of moet as grys gelaai word


Abstrak

Een van die eenvoudigste Langmuir-Blodgett-films is 'n stapel vetsuurlae wat deur tweewaardige katione oorbrug is. 'n Sekere fraksie van vetsure bly geprotoneer, 'n hoeveelheid wat bepaal word deur waterige subfase toestande tydens filmneerlegging, hierdie films bestaan ​​dus uit twee komponente met verskillende oplosbaarheid in organiese oplosmiddels. Ons het die sogenaamde skeletiseringsproses ondersoek wat plaasvind wanneer beheensuur meerlae in benseen gedompel word. Ons het veral 'n kwartskristalmikrobalans gebruik om die verlies aan filmmassa te meet en gevind dat dit goed ooreenstem met die hoeveelheid geprotoneerde suur in die oorspronklike film. Ons het ook die kwartskristal-mikrobalans gebruik om die ewewigsdampsorpsie-eienskappe van ongemodifiseerde films te ondersoek en dit met dié van geraamte films vergelyk. Beide tipes films neem byna dieselfde hoeveelheid water in, maar absorbeer duidelik verskillende hoeveelhede geselekteerde organiese dampe.


Inhoud

Die opleidingsvoorbeelde is vektore in 'n multidimensionele kenmerkruimte, elk met 'n klasetiket. Die opleidingsfase van die algoritme bestaan ​​slegs uit die stoor van die kenmerkvektore en klasetikette van die opleidingsmonsters.

In die klassifikasiefase, k is 'n gebruikergedefinieerde konstante, en 'n ongemerkte vektor ('n navraag of toetspunt) word geklassifiseer deur die etiket toe te ken wat die meeste voorkom onder die k opleidingsmonsters naaste aan daardie navraagpunt.

'n Algemeen gebruikte afstandsmetriek vir kontinue veranderlikes is Euklidiese afstand. Vir diskrete veranderlikes, soos vir teksklassifikasie, kan 'n ander maatstaf gebruik word, soos die oorvleuel metrieke (of Hamming-afstand). In die konteks van geenuitdrukking mikroskikking data, byvoorbeeld, k-NN is gebruik met korrelasiekoëffisiënte, soos Pearson en Spearman, as 'n metrieke. [6] Dikwels is die klassifikasie akkuraatheid van k-NN kan aansienlik verbeter word as die afstandsmetriek aangeleer word met gespesialiseerde algoritmes soos Groot Marge Nearest Neighbor of Neighborhood komponente-analise.

'n Nadeel van die basiese "meerderheidstem"-klassifikasie kom voor wanneer die klasverdeling skeef is. Dit wil sê, voorbeelde van 'n meer gereelde klas is geneig om die voorspelling van die nuwe voorbeeld te oorheers, omdat hulle geneig is om algemeen onder die k naaste bure as gevolg van hul groot aantal. [7] Een manier om hierdie probleem te oorkom is om die klassifikasie te weeg, met inagneming van die afstand vanaf die toetspunt na elkeen van sy k naaste bure. Die klas (of waarde, in regressieprobleme) van elk van die k naaste punte word vermenigvuldig met 'n gewig wat eweredig is aan die omgekeerde van die afstand van daardie punt na die toetspunt. Nog 'n manier om skeefheid te oorkom is deur abstraksie in datavoorstelling. Byvoorbeeld, in 'n selforganiserende kaart (SOM), is elke nodus 'n verteenwoordiger ('n middelpunt) van 'n groep soortgelyke punte, ongeag hul digtheid in die oorspronklike opleidingsdata. K-NN kan dan op die SOM toegepas word.

Die beste keuse van k hang af van die data oor die algemeen, groter waardes van k verminder effek van die geraas op die klassifikasie, [8] maar maak grense tussen klasse minder duidelik. N goeie k kan deur verskeie heuristiese tegnieke gekies word (sien hiperparameteroptimering). Die spesiale geval waar die klas voorspel word om die klas van die naaste opleidingsteekproef te wees (d.w.s. wanneer k = 1) word die naaste buur-algoritme genoem.

Die akkuraatheid van die k-NN-algoritme kan ernstig verswak word deur die teenwoordigheid van raserige of irrelevante kenmerke, of as die kenmerkskale nie ooreenstem met hul belangrikheid nie. Baie navorsingspoging is gedoen om kenmerke te kies of te skaal om klassifikasie te verbeter. 'n Besonder gewilde [ aanhaling nodig ] benadering is die gebruik van evolusionêre algoritmes om kenmerkskaal te optimaliseer. [9] Nog 'n gewilde benadering is om kenmerke te skaal volgens die wedersydse inligting van die opleidingsdata met die opleidingsklasse. [ aanhaling nodig ]

In binêre (twee klas) klassifikasieprobleme is dit nuttig om te kies k om 'n onewe getal te wees aangesien dit gelykop stemme vermy. Een gewilde manier om die empiries optimale te kies k in hierdie instelling is via bootstrap-metode. [10]

Die mees intuïtiewe naaste buur tipe klassifiseerder is die een naaste buur klassifiseerder wat 'n punt x toeken aan die klas van sy naaste buur in die kenmerkruimte, dit is C n 1 n n ( x ) = Y ( 1 ) ^<1nn>(x)=Y_<(1)>> .

Soos die grootte van opleidingsdatastel oneindig nader, waarborg die een naaste buurklassifiseerder 'n foutkoers van nie erger as twee keer die Bayes-foutkoers nie (die minimum haalbare foutkoers gegewe die verspreiding van die data).

Die naïewe weergawe van die algoritme is maklik om te implementeer deur die afstande van die toetsvoorbeeld na alle gestoorde voorbeelde te bereken, maar dit is berekeningsintensief vir groot opleidingsstelle. Die gebruik van 'n benaderde naaste buursoekalgoritme maak k-NN berekenbaar hanteerbaar selfs vir groot datastelle. Baie naaste buursoekalgoritmes is oor die jare voorgestel, wat gewoonlik poog om die aantal afstandevaluasies wat werklik uitgevoer word, te verminder.

k-NN het 'n paar sterk konsekwentheidsresultate. Soos die hoeveelheid data oneindig nader, word die twee-klas k-NN-algoritme is gewaarborg om 'n foutkoers te lewer wat nie erger is as twee keer die Bayes-foutkoers nie (die minimum bereikbare foutkoers gegewe die verspreiding van die data). [15] Verskeie verbeterings aan die k-NN spoed is moontlik deur die gebruik van nabyheid grafieke. [16]

Vir multi-klas k-NN-klassifikasie, Cover en Hart (1967) bewys 'n boonste grensfoutkoers van

Daar is baie resultate oor die foutkoers van die k naaste buurklassifiseerders. [17] [18] Die k -naaste buurklassifiseerder is sterk (dit is vir enige gesamentlike verspreiding op ( X , Y ) ) konsekwent mits k := k n > divergeer en k n / n /n> konvergeer na nul as n → ∞ .

Die K-naaste buur klassifikasie prestasie kan dikwels aansienlik verbeter word deur (onder toesig) metrieke leer. Gewilde algoritmes is buurtkomponent-analise en groot marge naaste buurman. Metrieke leeralgoritmes onder toesig gebruik die etiketinligting om 'n nuwe metrieke of pseudo-metriek te leer.

Wanneer die invoerdata na 'n algoritme te groot is om verwerk te word en dit word vermoedelik oortollig te wees (bv. dieselfde meting in beide voete en meters), dan sal die invoerdata omskep word in 'n verminderde verteenwoordigingstel van kenmerke (ook genoem kenmerkvektor ). Die transformasie van die invoerdata in die stel kenmerke word kenmerkonttrekking genoem. As die kenmerke wat onttrek word noukeurig gekies word, word verwag dat die kenmerkestel die relevante inligting uit die insetdata sal onttrek om die verlangde taak uit te voer deur hierdie verkleinde voorstelling in plaas van die volle grootte insette te gebruik. Kenmerkonttrekking word op rou data uitgevoer voordat dit toegepas word k-NN-algoritme op die getransformeerde data in kenmerkruimte.

'n Voorbeeld van 'n tipiese rekenaarvisie-berekeningspyplyn vir gesigherkenning deur gebruik te maak k-NN insluitend funksie onttrekking en dimensie vermindering voorverwerking stappe (gewoonlik geïmplementeer met OpenCV):

    gesigdetectie-opsporingsanalise of Fisher LDA-projeksie in kenmerkruimte, gevolg deur k-NN klassifikasie

Vir hoë-dimensionele data (bv. met die aantal afmetings meer as 10) word dimensievermindering gewoonlik uitgevoer voordat die toepassing van die k-NN-algoritme om die gevolge van die vloek van dimensionaliteit te vermy. [19]

Die vloek van dimensionaliteit in die k-NN-konteks beteken basies dat Euklidiese afstand nie nuttig is in hoë dimensies nie, want alle vektore is amper ewe ver van die soeknavraagvektor (stel jou voor dat veelvuldige punte min of meer op 'n sirkel lê met die navraagpunt in die middel die afstand vanaf die navraag na alle data punte in die soekruimte is amper dieselfde).

Eienskaponttrekking en dimensievermindering kan in een stap gekombineer word deur gebruik te maak van hoofkomponentanalise (PCA), lineêre diskriminantanalise (LDA), of kanoniese korrelasie-analise (CCA) tegnieke as 'n voorverwerkingstap, gevolg deur groepering deur k-NN op kenmerkvektore in ruimte met verminderde dimensie. Hierdie proses word ook lae-dimensionele inbedding genoem. [20]

Vir baie hoë-dimensionele datastelle (bv. wanneer 'n ooreenkomssoektog op regstreekse videostrome, DNS-data of hoë-dimensionele tydreekse uitgevoer word) hardloop 'n vinnige benader k-NN-soektog deur gebruik te maak van liggingsensitiewe hashing, "ewekansige projeksies", [21] "sketse" [22] of ander hoë-dimensionele ooreenkoms soektegnieke van die VLDB-gereedskapkas kan die enigste haalbare opsie wees.

Die naaste buurreëls bereken in effek implisiet die besluitgrens. Dit is ook moontlik om die besluitgrens eksplisiet te bereken, en om dit doeltreffend te doen, sodat die berekeningskompleksiteit 'n funksie van die grenskompleksiteit is. [23]

Datavermindering is een van die belangrikste probleme vir werk met groot datastelle. Gewoonlik is slegs sommige van die datapunte nodig vir akkurate klassifikasie. Daardie data word die prototipes en kan soos volg gevind word:

  1. Kies die klasuitskieters, dit wil sê opleidingsdata wat verkeerd geklassifiseer word deur k-NN (vir 'n gegewe k)
  2. Skei die res van die data in twee stelle: (i) die prototipes wat vir die klassifikasiebesluite gebruik word en (ii) die geabsorbeerde punte wat korrek geklassifiseer kan word deur k-NN met behulp van prototipes. Die geabsorbeerde punte kan dan uit die oefenstel verwyder word.

Seleksie van klasuitskieters Wysig

'n Opleidingsvoorbeeld omring deur voorbeelde van ander klasse word 'n klasuitskieter genoem. Oorsake van klasuitskieters sluit in:

  • ewekansige fout
  • onvoldoende opleidingsvoorbeelde van hierdie klas ('n geïsoleerde voorbeeld verskyn in plaas van 'n groep)
  • belangrike kenmerke ontbreek (die klasse is geskei in ander dimensies wat ons nie ken nie)
  • te veel opleidingsvoorbeelde van ander klasse (ongebalanseerde klasse) wat 'n "vyandige" agtergrond vir die gegewe klein klas skep

Klas uitskieters met k-NN produseer geraas. Hulle kan opgespoor en geskei word vir toekomstige ontleding. Gegewe twee natuurlike getalle, k>r>0, word 'n opleidingsvoorbeeld 'n genoem (k,r)NN klas-uitskieter as sy k naaste bure sluit meer as r voorbeelde van ander klasse.

Gekondenseerde naaste buurman vir datavermindering Wysig

Gekondenseerde naaste buurman (CNN, die Hart algoritme) is 'n algoritme wat ontwerp is om die datastel vir k-NN klassifikasie. [24] Dit kies die stel prototipes U van die opleiding data, sodanig dat 1NN met U kan die voorbeelde amper so akkuraat klassifiseer as wat 1NN met die hele datastel doen.

'n Opleidingstel gegee X, CNN werk iteratief:

  1. Skandeer alle elemente van X, op soek na 'n element x wie se naaste prototipe van U het 'n ander etiket as x.
  2. Verwyder x van X en voeg dit by U
  3. Herhaal die skandering totdat daar nie meer prototipes by gevoeg word nie U.

Gebruik U in plaas van X vir klassifikasie. Die voorbeelde wat nie prototipes is nie, word "geabsorbeerde" punte genoem.

Dit is doeltreffend om die opleidingsvoorbeelde te skandeer in volgorde van dalende grensverhouding. [25] Die grensverhouding van 'n opleidingsvoorbeeld x word gedefinieer as

a(x) = | | x'-y | | / | | x-y | |

waar | | x-y | | is die afstand na die naaste voorbeeld y met 'n ander kleur as x, en | | x'-y | | is die afstand vanaf y tot sy naaste voorbeeld x' met dieselfde etiket as x.

Die grensverhouding is in die interval [0,1] omdat | | x'-y | | nooit oorskry | | x-y | | . Hierdie ordening gee voorkeur aan die grense van die klasse vir insluiting in die stel prototipes U. 'N punt van 'n ander etiket as x word ekstern genoem x. Die berekening van die grensverhouding word deur die figuur aan die regterkant geïllustreer. Die datapunte word deur kleure gemerk: die aanvanklike punt is x en sy etiket is rooi. Eksterne punte is blou en groen. Die naaste aan x eksterne punt is y. Die naaste aan y rooi punt is x' . Die grensverhouding a(x) = | | x'-y | | / | | x-y | | is die kenmerk van die beginpunt x.

Hieronder is 'n illustrasie van CNN in 'n reeks figure. Daar is drie klasse (rooi, groen en blou). Fig. 1: daar is aanvanklik 60 punte in elke klas. Fig. 2 toon die 1NN-klassifikasiekaart: elke pixel word deur 1NN geklassifiseer deur al die data te gebruik. Fig. 3 toon die 5NN-klassifikasiekaart. Wit gebiede stem ooreen met die ongeklassifiseerde streke, waar 5NN stem gelykop is (byvoorbeeld, as daar twee groen, twee rooi en een blou punte tussen 5 naaste bure is). Fig. 4 toon die verminderde datastel. Die kruisies is die klasuitskieters wat deur die (3,2)NN-reël gekies word (al die drie naaste bure van hierdie gevalle behoort aan ander klasse), die vierkante is die prototipes, en die leë sirkels is die geabsorbeerde punte. Die linker onderste hoek wys die nommers van die klasuitskieters, prototipes en geabsorbeerde punte vir al drie klasse. Die aantal prototipes wissel van 15% tot 20% vir verskillende klasse in hierdie voorbeeld. Fig. 5 toon dat die 1NN-klassifikasiekaart met die prototipes baie soortgelyk is aan dié met die aanvanklike datastel. Die figure is vervaardig met behulp van die Mirkes-applet. [25]


Kyk die video: Ons Sonnestelsel Saam Cindykapindi (Oktober 2022).