Name: expedited radiation biodosimetry by automated dicentric chromosome identification (adci) and dose estimation
Uploaded: 2017-09-04T13:00:00
Duration: 10 min 33 s
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Wir sind dankbar, Dr. Ruth Wilkins, Strahlenbiologie und Schutz-Teilung bei Health Canada und Farrah Flegal, Canadian Nuclear Laboratories und ihre Laborpersonal für den Zugriff auf Metaphase Bilddaten aus ihren zytogenetische Biodosimetry Laboratorien. Dieses Papier wurde unterstützt durch einen Vertrag aus Build in Canada Innovation Program CytoGnomix (Seriennr. EN579-172270/001/SC). Die erste Version von ADCI und Entwicklung von Algorithmen wurden von den westlichen Innovationsfonds unterstützt; die Naturwissenschaften und Engineering Research Council of Canada (NSERC Discovery Grant 371758-2009); US Public Health Service (DART-Dosis CMCR, 5U01AI091173-0); die kanadische Stiftung für Innovation; Kanada-Forschung-Stühlen und CytoGnomix Inc.

<ol>
	<li>Brewen, J. G., Preston, R. J., Littlefield, L. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Radiation-Induced+Human+Chromosome+Aberration+Yields+Following+an+Accidental+Whole-Body+Exposure+to60+Co+&#947;-Rays.">Radiation-Induced Human Chromosome Aberration Yields Following an Accidental Whole-Body Exposure to60 Co &#947;-Rays.</a> Radiat Res. 49 (3), 647-656 (1972).</li><li>Bender, M. A., Gooch, P. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Persistent+Chromosome+Aberrations+in+Irradiated+Human+Subjects.">Persistent Chromosome Aberrations in Irradiated Human Subjects.</a> Radiat Res. 16 (1), 44-53 (1962).</li><li>INTERNATIONAL ATOMIC ENERGY AGENCY. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Cytogenetic Dosimetry: Applications in Preparedness for and Response to Radiation Emergencies. , (2011).</li><li>Rogan, P. K., Li, Y., Wilkins, R. C., Flegal, F. N., Knoll, J. H. 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S., Samarabandu, J., Knoll, J., Khan, W., Rogan, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+Accurate+Image+Processing+Algorithm+for+Detecting+FISH+Probe+Locations+Relative+to+Chromosome+Landmarks+on+DAPI+Stained+Metaphase+Chromosome+Images.">An Accurate Image Processing Algorithm for Detecting FISH Probe Locations Relative to Chromosome Landmarks on DAPI Stained Metaphase Chromosome Images.</a> 2010 Canadian Conference on Computer and Robot Vision. , 223-230 (2010).</li><li>Arachchige, A. S., Samarabandu, J., Rogan, P. K., Knoll, J. H. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Intensity+integrated+Laplacian+algorithm+for+human+metaphase+chromosome+centromere+detection.">Intensity integrated Laplacian algorithm for human metaphase chromosome centromere detection.</a> 2012 25th IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE). , 1-4 (2012).</li><li>Li, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+large+scale+automated+interpretation+of+cytogenetic+biodosimetry+data.">Towards large scale automated interpretation of cytogenetic biodosimetry data.</a> 2012 IEEE 6th International Conference on Information and Automation for Sustainability. , 30-35 (2012).</li><li>Ranjan, R., Arachchige, A. S., Samarabandu, J., Knoll, J. H. M., Rogan, P. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+Detection+of+Pale+Path+and+Overlaps+in+Chromosome+Images+using+Adaptive+Search+Technique+and+Re-thresholding.">Automatic Detection of Pale Path and Overlaps in Chromosome Images using Adaptive Search Technique and Re-thresholding.</a> International Conference on Computer Vision Theory and Applications. , 462-466 (2017).</li><li>Arachchige, A. S., Samarabandu, J., Knoll, J. H. M., Rogan, P. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Intensity+Integrated+Laplacian-Based+Thickness+Measurement+for+Detecting+Human+Metaphase+Chromosome+Centromere+Location.">Intensity Integrated Laplacian-Based Thickness Measurement for Detecting Human Metaphase Chromosome Centromere Location.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 60 (7), 2005-2013 (2013).</li><li>Rogan, P. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automating+dicentric+chromosome+detection+from+cytogenetic+biodosimetry+data.">Automating dicentric chromosome detection from cytogenetic biodosimetry data.</a> Radiat Prot Dosimetry. 159 (1-4), 95-104 (2014).</li><li>Li, Y., Knoll, J. H., Wilkins, R. C., Flegal, F. N., Rogan, P. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+discrimination+of+dicentric+and+monocentric+chromosomes+by+machine+learning-based+image+processing.">Automated discrimination of dicentric and monocentric chromosomes by machine learning-based image processing.</a> Microsc Res Tech. 79 (5), 393-402 (2016).</li><li>Subasinghe, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Centromere+detection+of+human+metaphase+chromosome+images+using+a+candidate+based+method.">Centromere detection of human metaphase chromosome images using a candidate based method.</a> F1000Res. 5, 1565 (2016).</li><li>Wilkins, R. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+the+annual+Canadian+biodosimetry+network+intercomparisons.">Evaluation of the annual Canadian biodosimetry network intercomparisons.</a> Int J Radiat Biol. 91 (5), 443-451 (2015).</li><li>Liu, J., Li, Y., Wilkins, R., Flegal, F., Knoll, J. H. M., Rogan, P. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Accurate+Cytogenetic+Biodosimetry+Through+Automation+Of+Dicentric+Chromosome+Curation+And+Metaphase+Cell+Selection.">Accurate Cytogenetic Biodosimetry Through Automation Of Dicentric Chromosome Curation And Metaphase Cell Selection.</a> F1000Research. 6, 1396 (2017).</li><li>Schunck, C., Johannes, T., Varga, D., L&#246;rch, T., Plesch, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=New+developments+in+automated+cytogenetic+imaging:+unattended+scoring+of+dicentric+chromosomes,+micronuclei,+single+cell+gel+electrophoresis,+and+fluorescence+signals.">New developments in automated cytogenetic imaging: unattended scoring of dicentric chromosomes, micronuclei, single cell gel electrophoresis, and fluorescence signals.</a> Cytogenet Genome Res. 104 (1-4), 383-389 (2004).</li><li>Ramakumar, A., Subramanian, U., Prasanna, P. G. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-throughput+sample+processing+and+sample+management;+the+functional+evolution+of+classical+cytogenetic+assay+towards+automation.">High-throughput sample processing and sample management; the functional evolution of classical cytogenetic assay towards automation.</a> Mutat Res Genet Toxicol Environ Mutagen. 2015, 132-141 (2015).</li><li>Deperas, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=CABAS:+a+freely+available+PC+program+for+fitting+calibration+curves+in+chromosome+aberration+dosimetry.">CABAS: a freely available PC program for fitting calibration curves in chromosome aberration dosimetry.</a> Radiat Prot Dosimetry. 124 (2), 115-123 (2007).</li><li>Ainsbury, E. A., Lloyd, D. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dose+estimation+software+for+radiation+biodosimetry.">Dose estimation software for radiation biodosimetry.</a> Health Phys. 98 (2), 290-295 (2010).</li></ol>

PKR und JHMK war CytoGnomix, die Kommerzialisierung ist ADCI und damit verbundenen Patente hält. YL und BCS sind Mitarbeiter von CytoGnomix. ADCI ist urheberrechtlich geschützt, und die Zentromer-Lokalisierung-Methode in ADCI ist patentiert (US Pat. Nr. 8.605.981; Deutschen Pat. (Nr. 112011103687).

Möglichkeiten und Grenzen der software
Das Protokoll in diesem Dokument beschriebenen stellt das typische schrittweise Verfahren in ADCI zum Importieren und verarbeiten zytogenetische Metaphase Bilder erzeugen Strahlung Kalibrierkurven und biologische Dosis bei Einzelpersonen oder Proben ausgesetzt zu unbekannten schätzen Strahlung. Es ist jedoch nicht notwendig, diese Anweisungen nacheinander durchzuführen. Zum Beispiel viele Proben von unbekannten Dosis verarbeitet werden können und mit der gleichen vorausberechnete Eichkurve analysiert. Außerdem, sobald die Bearbeitung abgeschlossen ist, können die Bildauswahl und DC Filterung Modelle vom Benutzer iteriert. Anwendung eine entsprechende Bildmodell Auswahl hängt von den Eigenschaften und Qualität der Metaphase Bilddaten, die wiederum beruht sowohl auf dem Laborprotokoll verwendet, um Zellen zu bereiten und die strenge Kriterien verwendet, um Zellen mit wählen automatisiert Metaphase-Capture-Systeme. Chromosom Morphologien werden unterscheiden zwischen Biodosimetry und zytogenetischen Labors, und somit sollte die Bild-Auswahl-Modelle durch den Benutzer zu bestimmen, ob die vordefinierten Bild-Auswahl-Modelle mit der Software gelieferten angemessen werden ausgewertet werden genaue Dosierung Schätzungen zu produzieren, oder ob Custom mit Benutzer-definierten Modelle Schwellenwerte geschaffen werden müssen. Basierend auf unserer Erfahrung, wird die Wirksamkeit der Bild-Auswahl-Modelle durch die Quelle und die Qualität der Zelle Bilder beeinflusst. Benutzer können ihre eigenen Bild-Auswahlkriterien mit unterschiedlichen Kombinationen von Filtern zur Beseitigung falsch positive DCs und Bild Auswahl Modelle und die entsprechenden Grenzwerte zum Auswählen der gewünschten Bilder entwerfen. Gibt Flexibilität bei Eingabe von Kalibrierkurven und Dosis Schätzung Koeffizienten der linear-quadratische Kurve und DC Frequenzen geändert oder manuell eingegeben werden können.
Obwohl die Software vollständig automatisiert ist, können Bilder manuell überprüft und ausgewählt werden. Diese Funktion ist verfügbar oder individuell bearbeitete Bildern durch das Mikroskop Viewer-Funktion in der Haupt-GUI zu entfernen. Dennoch ist durch Automatisierung, die Software wesentlich effizienter im Vergleich mit dem Handbuch scoring der Metaphase Bilder und DCs zählen. Eine Stichprobe von 1000 Bildern kann in 20 (Tiff), 40 (Jpg) min auf einer multi-Core Performance Workstation verarbeitet werden. Diese Software wird besonders in zeitkritischen oder arbeitsintensiven Situationen, z. B. Ereignisse, in denen mehrere Personen in Berührung gekommen sind oder waren im Verdacht, die Strahlung ausgesetzt worden sind oder wo zeitkritische Diagnosen und Behandlung Entscheidungen sind entscheidend.
Präzise und akkurate Hochdurchsatz-Erkennung von DCs sowie Abschätzung der Dosis sind für unbeaufsichtigte Strahlung Beurteilung erforderlich. Andere Alternativen zur Software erfüllen diese Voraussetzungen nicht. Eine Benutzer-gestützte, Image-basierte zytogenetische Analyse (DCScore, Metasystems17) System erfordert manuelle Prüfung der Kandidaten DCs, aufgrund eines hohen Fehlers Rate auf unkorrigierte Überschneidungen zwischen Chromosomen, und das System nicht ermittelt Strahlendosis. DCScore wäre nicht so effektiv wie ADCI in einer Strahlung-Veranstaltung mit einer großen Zahl von potenziell exponierten Personen. Große Blende Mikroskopsystemen sammeln Bilder von mehreren Metaphase Zellen18, jedoch sie nicht auswerten. "CABAS"19 und20 -Software "Dosis schätzen" Generiere Kalibrierung Kurven und Schätzung Dosis, aber nicht DCs der Gäste. Andere Biodosimetry-Assays, die nicht auf DC-Analyse gehören H2AX Fluoreszenz, Fluoreszenz in Situ Hybridisierung mit DNA-Sonden, gezielt auf bestimmte Chromosomen, Genexpression, Micronucleus-Assay und Urin und Atemwege Biomarker. Diese Methoden sind weniger spezifisch und sensitiv für ionisierende Strahlung, mehr kostspielig, in einigen Fällen sein können, sind mehr Zeit in Anspruch und haben in der Regel nicht über mehrere Referenzlaboratorien standardisiert worden. Die meisten dieser Techniken erkennen keine stabile Strahlung Antworten, sodass sie für die langfristige Bewertung verwendet werden können (&#62; 7 Tage nach Exposition) der Strahlendosis. Im Gegensatz dazu, dies kann Einzelpersonen bis zu 90 Tage nach Exposition ausgewertet und kann Daten aus jeder Zytogenetik-Labor-Mikroskop imaging-System verarbeiten. Jedoch wird eine Probe gezogen &#62; 4 Wochen nach Exposition, Empfindlichkeit wird durch den Zerfall von dizentrische Aberrationen1,2,3 reduziert und die Software derzeit nicht korrekt DC Frequenzen für Verzögerungen bei der Probenahme exponierten Personen.
Diese Software hat einige Einschränkungen. Vorhandene Bild Auswahl Modelle meist akzeptabel Metaphase Bilder auswählen, aber in einigen Fällen fehlschlagen zu unbefriedigenden Bilder zu beseitigen, die die Genauigkeit der Erkennung von DC reduzieren kann. Es ist immer noch eine offene Frage, wie ein zufriedenstellendes Bild-Auswahl-Modell entworfen, das alle ungeeigneten Metaphase Zellen eliminiert. Die Software liefert genaue Schätzungen für Proben höhere Strahlendosen ausgesetzt (≥ 2 Gy). Trotz erheblicher Fortschritte bei der Verringerung der Anzahl der falsch positiven DCs16sind diese Objekte nicht beseitigt worden. Niedrigere Qualität Metaphase Zellen auf niedrige Strahlendosis (vor allem &#60; 1 Gy) sind anfälliger für falsch positive DC-Detektion. Niedrigdosierte Proben wurden deshalb nicht berücksichtigt, Erstellung der Eichkurve für die Abschätzung der Dosis von HC-Proben verwendet. Wenn eine Kurve mit niedrig dosiertem Proben gewünscht wird, ein niedriger Wert der SVM Sigma reduziert falsche positive zählt in niedriger Dosis Proben jedoch unter Umständen niedriger DC-Renditen in hoher Dosis Proben. Abbildung 8 vergleicht die HC-Kurve zur Abschätzung der Dosis (Sigma = 1,5) mit einer Kalibrationskurve fit mit zusätzlichen niedrigdosierte Proben bei niedrigeren SVM Sigma Wert (1.0). In Proben mit unzureichenden Anzahl von Metaphase Zellen und/oder schlechter Qualität Metaphase Bilder kann es nicht genau abzuschätzen biologischen Expositionen bei niedrigen Dosis, was zu Abweichungen vom physischen Dosis von mehr als 0,5 Gy möglich.
Die Software kann nicht genau Strahlungsarten beurteilen, ob ihre Dosis-Wirkungs-Kurven am besten eine lineare oder in der Nähe von linearen Modell passen. Bisher hat es nur mit X- und Gamma-Strahlen ausgesetzt, Proben getestet. Wenn eine andere Strahlungsquelle untersucht wird, müssen Benutzer sicherstellen, dass Kalibrierung und Prüfung Proben die gleiche Art von Strahlung ausgesetzt sind. Die Software nutzt die maximum-Likelihood oder kleinsten Quadrate passend um zu eine Dosis-Wirkungs-Kurve mit einem linear-quadratisch-Modell zu konstruieren. Derzeit gibt es keine Option, um eine streng lineare Kurvenanpassung, verhängen für hochenergetische Teilchen Aufnahmen geeignet, aber solche Funktionalität werden in der Zukunft.
Zukünftige Entwicklung
Unsere Bemühungen konzentrieren sich auf Verbesserung Bild Auswahl Modelle und genaue Dosierung Messung, insbesondere der Proben niedrige Strahlendosen ausgesetzt. Nachfolgende Software-Versionen bieten Standard-Fehler-Messungen auf Dosis Schätzungen und Konfidenzintervalle auf Kalibrierkurven. Darüber hinaus ist eine High-Performance-computing-Version der Software für den Supercomputer Blue Gene (BG/Q, IBM) in der Entwicklung für die zeitnahe Auswertung von Individuen in einem Masse Schaden/Unfall-Strahlung ausgesetzt. Einige Komponenten der Software wurden bereits getestet und auf dieser Plattform bereitgestelltLass = "Xref" > 11.

Strahlung Biodosimetry nutzt biologische Marker, meist Chromosomenaberrationen wie dizentrische Chromosomen (DCs) und Chromosom Translokation Strahlendosen zu messen, denen Individuen ausgesetzt sind. Eine biologisch Energiedosis kann aus der physischen Dosis gemessen an Instrumenten aufgrund der Variabilität zwischen den Individuen unterscheiden. In ähnlicher Weise produzieren Strahlung einer bestimmten körperlichen Dosis unterschiedlicher biologische Belichtung durch physiologische oder ökologischen Rahmenbedingungen. Kenntnis der biologischen Dosis ist von besonderer Bedeutung für die Diagnose und Behandlung.
Die DC-Assay ist der Goldstandard der World Health Organisation (WHO) und der International Atomic Energy Agency (IAEA) für die Beurteilung der biologischen Strahlenbelastung bei Menschen. Es war der erste Test von der IAEO und die Strahlung Dosis Bewertung empfohlen. DC Frequenz ist für ca. 4 Wochen nach Strahlung Belichtung1 relativ stabil und deren quantitative Korrelation mit emittierte Strahlungsdosis ist genau, was DCs die ideale Biomarker. Die Beziehung zwischen Strahlendosis (verwiesen in Gray [Gy] Einheiten) und DC Frequenz (als Anzahl der DCs pro Zelle referenziert) kann als linear-quadratische Funktion ausgedrückt werden.
Die zytogenetische DC-Assay ist der Industriestandard für ca. 55 Jahren2gewesen. Es ist manuell, 1-2 Tagen Mikroskop Datenanalyse aus einer einzigen Blutprobe durchgeführt worden. Mehrere hundert bis mehrere tausend Bilder sind erforderlich, um die Strahlenbelastung abhängig von der Dosis3genau zu schätzen. Bei Dosen von mehr als 1 Gy empfiehlt IAEO ein Minimum von 100 DCs erkannt werden. Prüfung von 250-500 Metaphase Bildern ist gängige Praxis in Biodosimetry zytogenetischen Labors. Für Proben mit Belichtungszeiten &#60; 1 Gy, 3.000-5.000 Bilder sind durch die geringeren Wahrscheinlichkeiten der DC Bildung vorgeschlagen. In jedem Fall ist es eine Arbeits-intensive Aufgabe.
Zytogenetische Biodosimetry Labors erstellen ihre eigenen in-vitro- Strahlung Biodosimetry Kalibrierkurven vor Bewertung biologische Dosen in Proben. Blutproben von normalen, Kontrolle Individuen sind Strahlung ausgesetzt und Lymphozyten sind dann kultiviert und Chromosomenanalyse Metaphase vorbereitet. Diese Stichproben werden biologische Dosen erhalten auf die bekannten physikalischen Dosen von einer standard Strahlungsquelle ausgesandte kalibriert. Nachdem Metaphase Zelle Bilder aufgezeichnet werden, Experten untersuchen Bilder, zählen DCs und DC Frequenzen für jede Probe zu berechnen. Eine Eichkurve wird durch den Einbau einer linear-quadratische Kurve auf der DC-Frequenzen bei allen Dosen gebaut. Dann können Belichtungen in Probe von Einzelpersonen durch den Abgleich der DC-Frequenzen auf die kalibrierten Dosen auf der Kurve oder indem man sie in den entsprechenden linearen quadratische Formel ableiten.
Wir haben sowohl die Erkennung der DCs automatisiert und Dosis Entschlossenheit, dieses Verfahren mit Software zu beschleunigen. Automatisierte dizentrische Chromosom Bezeichner und Dosis Schätzer (ADCI) Machine Learning-basierte Bildverarbeitung Techniken zu erkennen und zu unterscheiden dizentrische Chromosomen (DCs) von monozentrischen Chromosomen (MCs) und andere Objekte verwendet und automatisiert die Strahlung Abschätzung der Dosis. Die Software soll deutlich verringern oder beseitigen die Notwendigkeit für die manuelle Überprüfung der DC zählt und Abschätzung der Dosis durch Automatisierung zu beschleunigen. Es wurde unter Einbeziehung der Biodosimetry Referenzlaboratorien zur Gesundheit Kanada (HC) und kanadische Nuclear Laboratories (CNL) entwickelt. Ihr Feedback wird sichergestellt, dass die Leistung weiterhin IAEO Kriterien für diesen Test.
Die Software führt die folgenden Funktionen: (1) Filter DCs Auswahl optimaler Metaphase Zelle Bilder zur Analyse, Chromosom 2) Anerkennung, Erkennung von DC und DC Frequenz Entschlossenheit und (3) Abschätzung der Strahlendosis von Dosis-kalibriert, zytogenetische Strahlungsdaten. Diese Software verarbeitet Gruppen von Metaphase-Bilder aus der gleichen einzelnen (bezeichnet eine Probe), zählt die Anzahl der DCs in jedes Bild, Verarbeitungstechniken und kehrt die geschätzte Strahlendosis von jeder Probe in Einheiten von grau (Gy) empfangen.
Die Software wurde entwickelt, um eine Reihe von Chromosom Strukturen, Grafen und dichten zu behandeln. Allerdings führt der Algorithmus optimal in Metaphase-Bilder, die in der Nähe von vollständige Ergänzung gut getrennt, linearen Chromosomen4enthalten. Bilder mit stark überlappende Sätze von Chromosomen, mehrere Zellen, unvollständige Metaphase Zellen, Schwester Chromatids Trennung, Kerne, nicht-chromosomalen Objekte und andere Defekte können die Genauigkeit des Algorithmus zu reduzieren. Bild-Auswahl-Modelle und andere Objekt-Segmentierung, die die Mehrheit der suboptimalen Bildern und falsche positive DCs Schwellenwerte ausfiltern können gewidmet.
Dizentrische Chromosom-Erkennung wird durchgeführt, wenn ein Bild verarbeitet wird. Der Algorithmus versucht zu ermitteln, welche Objekte in einem Bild Chromosomen sind und dann die beiden Regionen am ehesten Zentromere auf jedem Chromosom lokalisiert. Dann eine Reihe von verschiedenen Support Vector Machine (SVM) Lernmodelle Chromosomen als DCs oder Normal, monozentrische Chromosomen unterscheiden. Die SVM-Modelle unterscheiden sich in der Sensitivität und Spezifität der DC-Erkennung (siehe Schritt 3.1.4 unten), die kann die DC-Frequenzen beeinflussen, die in einer Probe bestimmt werden.
ADCI verarbeitet Sätze von Giemsa - (oder DAPI-) gebeizt Metaphase Digitalbilder (im TIFF- oder JPG-Format) für eine oder mehrere Proben. Die Software analysiert DCs Kalibrierung Proben und Proben. Die physische Dosen (Gy) Kalibrierung Proben sind bekannt und werden bei der Erzeugung von einer Kalibrationskurve verwendet. Die physikalischen und biologischen Dosen von Individuen mit unbekannten Aufnahmen werden von der Software aus der maschinengenerierte Eichkurve abgeleitet. Obwohl Labors vergleichbare Techniken verwenden, variieren die Kalibrierkurven aus verschiedenen Labors häufig3. Für genaue Dosierung Schätzung in Proben sollten beide Kalibrierung Kurve und Test-Proben aus dem gleichen Labor verarbeitet werden.
Diese Software bietet Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit welche Adressen die Produktivität erforderlich, um ein Ereignis zu behandeln, in denen viele Menschen gleichzeitig getestet werden müssen. Es wurde entwickelt von 2008-20174,5,6,7,8,9,10,11,12 ,13. Aktuelle Computer-Hardware, diesem Desktop-VerwendungPC-Software verarbeiten kann und Schätzung Strahlendosis in einer Patientenprobe 500 Metaphase Genom äquivalenten 10-20 min 4. Der Code basiert auf einer Reihe von proprietären Bild Segmentierung und Machine learning-Algorithmen zur Chromosomenanalyse. Expertenanalyse jedes Chromosoms 3 Gy Strahlung ausgesetzt hat vergleichbare Genauigkeiten ADCI. In einem Satz von 6 Proben von unbekannten Aufnahmen (früher in eine internationale Kompetenz-Übung) schätzt die Software Dosen innerhalb 0,5 Gy der Werte durch die manuelle Überprüfung der gleichen Daten von HC und CNL, Erfüllung der IAEO Anforderungen für triage Biodosimetry. Darüber hinaus schätzt laborübergreifenden Standardisierung und Reproduzierbarkeit der Dosis profitieren von einer einen gemeinsamen, automatisierten DC scoring-Algorithmus. Dennoch erlaubt die Software Anpassung des Bildes filtern und Auswahlkriterien, damit Unterschiede im Chromosom Zubereitungsmethoden und Strahlungsquellen Kalibrierung berücksichtigt werden.
Diese Software ist eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) - basiertes System die Sätze von Chromosom Bilder mit Giemsa (oder DAPI) analysiert - gebeizt Metaphase Zellen für Anomalien, die durch Belastung durch ionisierende Strahlung entstehen. Die Bildersets sind digital fotografiert, mit einem Licht (oder Epifluorescent) Mikroskop-System und jeder Satz entspricht ein anderes Sample. Die Software nutzt Bildverarbeitungs-Techniken zur Erkennung und DCs von MCs und anderen Objekten zu unterscheiden. Empirisch abgeleitete Segmentierung Filter beseitigen dann automatisch falsche positive DCs ohne wahre DCs. Schließlich filtert die Software automatisch unerwünschte Bilder basierend auf verschiedenen Bildeigenschaften schlechter Qualität Metaphase Bilder mit vorausberechnete (oder benutzerdefinierte) Bild Auswahl Modelle gefunden. Diese Bilder sind diejenigen, die übermäßige oder unzureichende Zahl von "laut" Objekten, mehrere überlappende Chromosomen, Bilder fehlen Metaphase Chromosomen, übermäßige Anzahl von Schwester Chromatiden4. Die automatisch kuratierte Bilddaten werden verwendet, um die Dosis Kalibrierkurve aus Proben von bekannten Strahlendosis zu generieren und werden verwendet, um Aufnahmen der Proben unbekannter Dosen ausgesetzt zu schätzen.
Ausgabe der Software angezeigt und gespeichert werden kann: (1) Text-basierte Ausgabe in der Konsole angezeigt (2) Grundstücke, die als Bilder und Berichte (3) im HTML-Format gespeichert werden können. Viele Aspekte der Software sind an die spezifischen Bedürfnisse der verschiedenen Labors angepasst. Einzelnen Labors bieten in der Regel, Kalibrierung und Prüfung Proben vorbereitet und sammelte beruht auf dem zytogenetische Protokoll, die in diesem Labor überprüft. Dadurch behält Gleichförmigkeit der Probenvorbereitung und Kalibrierungskurven generiert aus Kalibrierung Proben sinnvoll angewendet werden, um zu testen, Proben mit dem gleichen Protokoll abgeleitet. Kalibrierkurven können auch aus Kurve Koeffizienten oder DC-Frequenzen bei definierten Dosen erstellt werden. Die genaueste Dosierung Schätzungen ergeben sich durch das Herausfiltern von niedriger Qualitätsbilder und falsche positive DCs (FPs). Auswahl der optimalen Bild Teilmengen innerhalb jeder Probe erfolgt mit "Bild Auswahl Modelle", die unterdurchschnittlich Bilder zu beseitigen, die tendenziell FPs einzuführen. Eine Reihe von Pre-validierte Modelle sind im Lieferumfang der Software, aber zusätzliche Modelle mit angepassten Schwellenwerte und Filter können erstellt und gespeichert, durch den Benutzer.
Nachdem die Software erfolgreich geladen wurde, wird die zentrale grafische Benutzeroberfläche (GUI) dargestellt (siehe Abbildung 1). Von dieser Schnittstelle, Proben, jeweils bestehend aus einem Ordner der Metaphase-Zelle-Image-Dateien, kann ausgewählt und verarbeitet, um DCs zu identifizieren, Eichkurven erstellt und miteinander verglichen werden können und Exposition Strahlendosis von Proben ermittelt werden kann.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56245/56245fig1.jpg"> 
Abbildung 1: Der Hauptsektoren des grafischen User Interface enthalten: eine Liste von Proben (1), eine Liste der Kalibrierung Kurven (2), der Prozess in die Warteschlange (3), die den Status des DC-Erkennung in jedem Satz von Bildern von jeder Probe ein Grundstück überwacht zeigen Sie (4), die statistische oder anderen quantitativen Eigenschaften aus einer Reihe von Bildern in Proben oder Kalibrierkurven und eine Konsole (5) die beschreibenden Text als Ausgänge der einzelnen Arbeitsgänge durchgeführt durch das Programm enthält zusammenfasst an. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56245/56245fig1large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.</a>

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Automated Dicentric Chromosome Identifier and Dose Estimator (ADCI)</td>
			<td>CytoGnomix</td>
			<td>NA</td>
			<td>ADCI software is released in a binary installation package file for Microsoft Windows 7, 8, 8.1 and 10; 235 Mb of disk storage are required for a typical installation. The software has been tested with Intel or AMD x86-64 processors; at least 1 Gb RAM is recommended. Analyses have been benchmarked on a computer configured with an Intel I7 processor and 16 Gb RAM. Operation of ADCI requires an active license and a USB-based hardware dongle, which must remain plugged in while the software is executing. The dongle encodes the software expiry date. Each time the software is started, this date is read. The software will allow access to the program if the current date and time precedes the expiration time-date stamp. Extending an expired software license can be accomplished by obtaining a new dongle or by renewing the license with an updated key at startup.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Digital images of metaphase cell nuclei</td>
			<td>Examples: Metasystems, Leica Microsystems</td>
			<td>M-Search (Metasystems), Cytovision (Leica) software</td>
			<td>High resolution TIFF format; typically &#62;250 digital images generated with a microscope imaging capture system (minimum 63x magnification objective, 10x magnification ocular).</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MSI Leopard Pro (recommended, optional)</td>
			<td>Micro-Star International</td>
			<td>MSI GP62 6QF 480CA Leopard Pro</td>
			<td>Multi-core performance workstation.</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

expedited radiation biodosimetry by automated dicentric chromosome identification (adci) and dose estimation

Biologische Strahlendosis kann aus dizentrische Chromosom Frequenzen in Metaphase Zellen abgeschätzt werden. Diese zytogenetische dizentrische Chromosom-Assays ist traditionell ein manueller, arbeitsintensiver Prozess nicht gut geeignet, um das Volumen der Proben zu behandeln, die Prüfung im Zuge einer mass Casualty Veranstaltung benötigen. Automatisierter dizentrische Chromosom Bezeichner und Dosis Schätzer (ADCI) Software automatisiert diesen Prozess, indem Sie Sätze von Metaphase Bilder mit Machine Learning-basierte Bildverarbeitungstechniken untersuchen. Die Software wählt geeignete Bilder zur Analyse durch ungeeignete Bilder entfernen stuft jedes Objekt als ein Zentromer-haltigen Chromosom oder nicht-Chromosom, weiter zeichnet Chromosomen als monozentrische Chromosomen (MCs) oder dizentrische Chromosomen (DCs), DC Frequenz innerhalb einer Probe bestimmt, und schätzt biologische Strahlendosis Probenfrequenz DC mit Kalibrierkurven berechnet mit Kalibrierung Proben verglichen. Dieses Protokoll beschreibt die Verwendung des ADCI Software. In der Regel sind Kalibrierung (bekannte Dosis) und Prüfgeräte (unbekannte Dosis) der Metaphase Bilder importiert, um die genaue Dosierung Schätzung durchführen. Optimale Bilder für die Analyse automatisch mit voreingestellten Bildfilter gefunden werden können oder auch durch manuelle Inspektion gefiltert werden können. Die Software verarbeitet Bilder innerhalb jeder Probe und DC Frequenzen werden auf verschiedenen Ebenen der Stringenz für den Aufruf von DCs, mit einem Machine learning-Ansatz berechnet. Linear-quadratische Kalibrierkurven werden generiert basierend auf DC-Frequenzen in Kalibrierung Proben bekannten physikalischen Dosen ausgesetzt. Dosen von Prüfmustern unsicher Strahlenbelastung ausgesetzt sind von ihrer DC-Frequenzen verwenden diese Kalibrierkurven geschätzt. Berichte können auf Anfrage erstellt werden und Zusammenfassung der Ergebnisse von einem oder mehreren Proben, von einem oder mehreren Kalibrierkurven oder der Dosis Schätzung liefern.

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Expedited Radiation Biodosimetry by Automated Dicentric Chromosome Identification ADCI and Dose Estimation

Beschleunigten Strahlung Biodosimetry automatisiert durch dizentrische Chromosom Identifikation (ADCI) und Abschätzung der Dosis

Die zytogenetische dizentrische Chromosom (DC)-Assay quantifiziert Exposition gegenüber ionisierender Strahlung. Die automatisierte dizentrische Chromosom Bezeichner und Dosis Estimator Software schätzt genau und schnell biologische Dosis von DCs in Metaphase Zellen. Es unterscheidet monozentrischen Chromosomen und andere Objekte von DCs, und schätzt biologische Strahlungsdosis von der Frequenz des DCs.

Biological radiation dose can be estimated from dicentric chromosome frequencies in metaphase cells. Performing these cytogenetic dicentric chromosome ...

Research

JoVE Journal

Genetics

Expedited Radiation Biodosimetry by Automated Dicentric Chromosome Identification (ADCI) and Dose Estimation

Detection of Inter-chromosomal Stable Aberrations by Multiple Fluorescence In Situ Hybridization (mFISH) and Spectral Karyotyping (SKY) in Irradiated Mice

Detection of Inter-chromosomal Stable Aberrations by Multiple Fluorescence In Situ Hybridization mFISH and Spectral Karyotyping SKY in Irradiated Mice

Der Nachweis von Inter-chromosomale Stable Abberationen durch Mehrfachfluoreszenz<em&gt; In Situ</em&gt; Hybridisierung (MFISH) und Spektrale Karyotypisierung (SKY) in Bestrahlte Mäuse

Ionizing radiation (IR) induces numerous stable and unstable chromosomal aberrations. Unstable aberrations, where chromosome morphology is substantially ...

Forschung

Genetik

Pooled shRNA Screen for Reactivation of MeCP2 on the Inactive X Chromosome

Gepoolte ShRNA Bildschirm für die Reaktivierung des MeCP2 auf dem inaktiven X-Chromosom

Forward genetic screens using reporter genes inserted into the heterochromatin have been extensively used to investigate mechanisms of epigenetic control ...

High-throughput Identification of Synergistic Drug Combinations by the Overlap2 Method

High-throughput Identification of Synergistic Drug Combinations by the Overlap2 Method

Hochdurchsatz-Identifizierung von synergistischen Wirkstoffkombinationen durch die Überlappung2 Methode

Although antimicrobial drugs have dramatically increased the lifespan and quality of life in the 20th century, antimicrobial resistance threatens our ...

High-throughput Identification of Gene Regulatory Sequences Using Next-generation Sequencing of Circular Chromosome Conformation Capture (4C-seq)

High-throughput Identification of Gene Regulatory Sequences Using Next-generation Sequencing of Circular Chromosome Conformation Capture 4C-seq

Hochdurchsatz-Identifizierung des Gens regulatorischen Sequenzen mit Next-Generation Sequenzierung der kreisförmigen Chromosom Konformation erfassen (4C-Seq)

The identification of regulatory elements for a given target gene poses a significant technical challenge owing to the variability in the positioning and ...

Identification of Footprints of RNA:Protein Complexes via RNA Immunoprecipitation in Tandem Followed by Sequencing (RIPiT-Seq)

Identification of Footprints of RNA:Protein Complexes via RNA Immunoprecipitation in Tandem Followed by Sequencing RIPiT-Seq

Identifizierung von Fußabdrücken von RNA:Protein-Komplexe über RNA-Immunpräzipitation im Tandem gefolgt von Sequenzierung (RIPiT-Seq)

RNA immunoprecipitation in tandem (RIPiT) is a method for enriching RNA footprints of a pair of proteins within an RNA:protein (RNP) complex. RIPiT ...

Identification of Host Pathways Targeted by Bacterial Effector Proteins using Yeast Toxicity and Suppressor Screens

Identifizierung von Wirtspfaden, die von bakteriellen Effektorproteinen mit Hefetoxizität und Suppressor-Screens gezielt werden

Intracellular bacteria secrete virulence factors called effector proteins into the host cytosol that act to subvert host proteins and/or their associated ...

Preparation of Meiotic Chromosome Spreads from Zebrafish Spermatocytes

Zubereitung von meiotischen Chromosomenaufstrichen aus Zebrafisch Spermatozyten

Meiosis is the key cellular process required to create haploid gametes for sexual reproduction. Model organisms have been instrumental in understanding ...

Inducing Hairy Roots by Agrobacterium rhizogenes-Mediated Transformation in Tartary Buckwheat (Fagopyrum tataricum)

Inducing Hairy Roots by Agrobacterium rhizogenes-Mediated Transformation in Tartary Buckwheat Fagopyrum tataricum

Induzieren hairy Roots von Agrobacterium rhizogenes-Mediated Transformation in Tartary Buchweizen (Fagopyrum tataricum)

Tartary buckwheat (TB) [Fagopyrum tataricum (L.) Gaertn] possesses various biological and pharmacological activities because it contains abundant ...

Identification of Enhancer-Promoter Contacts in Embryoid Bodies by Quantitative Chromosome Conformation Capture (4C)

Identification of Enhancer-Promoter Contacts in Embryoid Bodies by Quantitative Chromosome Conformation Capture 4C

Identifizierung von Enhancer-Promoter-Kontakten in embryoiden Körpern durch quantitative Chromosomenkonformationserfassung (4C)

During mammalian development, cell fates are determined through the establishment of regulatory networks that define the specificity, timing, and spatial ...

Chromosome Screening of Human Preimplantation Embryos by Using Spent Culture Medium: Sample Collection and Chromosomal Ploidy Analysis

Chromosomen-Screening von humanen Präimplantationsembryonen unter Verwendung von verbrauchtem Kulturmedium: Probenentnahme und Chromosomenploidie-Analyse

In clinical in vitro fertilization (IVF), the prevailing method for PGT-A requires biopsy of a few cells from the trophectoderm (TE). This is the lineage ...