Improved Technique for Automated Classification of Protein Subcellular Location Patterns inFluorescence Microscope Images
محل انتشار: هفدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 997
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME17_275
تاریخ نمایه سازی: 9 تیر 1392
چکیده مقاله:
The genomic revolution promises a complete understanding of the mechanisms by which cells and tissuescarry out their functions. As proteins are integral components of cell function, it is critical to understand their properties such as structure and localization. Knowledge of a protein's subcellular distribution can contribute to a complete understanding of its function. Processing of subcellular image sets is still mostly manual and it causes the process inefficient and error-prone. But in recent years, try to perform high-resolution; high-throughputanalysis for ten thousands of expressed proteins in the many cell types and cellular conditions under which they may be found creates. In this review, we describe a systematic approach for interpreting protein subcellular distributions using modified threshold adjacency statistics (MTAS) set of Subcellular Location Features (SLF). Previous work that uses threshold adjacency statistics (TAS), introduces a set of Subcellular Location Featureswhich are computed by counting the number of threshold pixels adjacent. But here a novel method has been used that determines a modified features set, to improve the recognition of protein subcellular location patterns in 2D fluorescence microscope images with high accuracy and high speed.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Fatemeh Mostajer Kheirkhah
M.Sc student of Electronic engineering Islamic Azad University Tabriz Branch
Siamak Haghipour
Biomedical engineering Prof. Islamic Azad University Tabriz Branch
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :