Новая методика позволит увидеть скрытую информацию о клетках

Новейший способ визуализации в сочетании с машинным обучением сумеет раскрыть ранее сокрытую информацию на микрофотографиях клеток. Это поможет выявить новейшую информацию о уровнях экспрессии генов.

Ученые из Инженерной школы Джеймса Ватта при Институте Глазго употребляли анализ изображений и машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) в качестве инструмента для определения активности генов в клеточках.

Исследовательские группы употребляли подробный анализ изображений для извлечения наиболее тыщи математических значений, описывающих каждую анализируемую клеточку, обычно именуемых морфометрическими дескрипторами. Соединив эти значения, они обучили комп соотношению меж морфометрическими значениями и фактическими уровнями экспрессии генов.

Этот подход имеет сходство с теми типами машинного зрения, которые уже употребляются в таковых устройствах, как мобильники и автономные авто. В этих устройствах методы способны идентифицировать объекты на базе огромных наборов тренировочных данных. В новейшей работе техника дозволила не только лишь различать типы клеток, да и конкретно предвещать активность генов в каждой клеточке.

Русские ученые вылечили рак у мышей при помощи нагревания представленный новообразованной тканью (Совокупность различных и взаимодействующих тканей образуют органы)«> неоплазия (Опухоль (син. новообразование, неоплазия, неоплазма) — патологический процесс, представленный новообразованной тканью)

Доктор биомедицинской инженерии Николай Гадегард из Института Глазго, отметил, что «в микрофотографиях, которые мы собрали за эти годы, еще больше инфы. Благодаря современным способам вычислительной техники мы сейчас узрели, что даже маленькие конфигурации в геноме впрямую отражаются на клеточках».

Эта техника могла бы проложить путь для получения еще большего размера инфы из данных микроскопии, чем это может быть на данный момент.

Источник