Name: expedited radiation biodosimetry by automated dicentric chromosome identification (adci) and dose estimation
Uploaded: 2017-09-04T13:00:00
Duration: 10 min 33 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Expedited Radiation Biodosimetry by Automated Dicentric Chromosome Identification ADCI and Dose Estimation at JoVE.com

우리는 그들의 cytogenetic biodosimetry 실험실에서 분열 이미지 데이터 액세스에 대 한 박사 루스 윌킨스, Radiobiology과 보호 건강 캐나다, 그리고 페 라 Flegal, 캐나다 핵 실험실 및 그들의 실험실 직원에 게 감사. 이 종이 CytoGnomix (시리얼 번호를 빌드 캐나다 혁신 프로그램에서에서 계약에 의해 지원 되었다 EN579-172270/001/SC). ADCI의 초기 버전 및 알고리즘의 개발; 서양 혁신 기금에 의해 지원 되었다 자연 과학 및 공학 연구 위원회 (NSERC 발견 그랜트 371758-2009); 캐나다의 미국 공중 보건 서비스 (다트-복용량 CMCR, 5U01AI091173-0); 캐나다 재단 혁신; 캐나다 연구의 자, 및 CytoGnomix 주식 회사

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PKR와 JHMK cofounded ADCI의 상용화는 관련된 특허를 보유 하 고 있는 CytoGnomix. YL 및 BCS는 CytoGnomix의 직원입니다. ADCI 저작권 및 ADCI에 centromere 지역화 방법 특허 (미국 팻. No. 8,605,981; 독일 팻입니다. 번호 112011103687)입니다.

기능 및 소프트웨어의 한계
가져오기 및 cytogenetic 분열 이미지 처리, 방사선 교정 곡선, 만들고 개인 또는 알 수 없음에 노출 하는 샘플에서 생물 복용량 견적 ADCI에 익숙해 전형적인 단계별 절차를 소개 하는이 문서에서 설명 하는 프로토콜 방사선 수준입니다. 그러나, 그것은 이러한 지침을 순차적으로 수행 하는 데 필요한입니다. 예를 들어 불명된 복용량의 많은 테스트 샘플 및 처리 수 있습니다 같은 계산된 보정 곡선을 사용 하 여 분석. 또한, 처리 완료 되 면 이미지 선택 및 DC 모델 필터링 사용자가 반복 될 수 있습니다. 적절 한 이미지 선택 모델의 응용 프로그램 특성에 따라 달라 집니다 및 분열 이미지 데이터를 차례로 의존 하는 세포를 준비 하는 데 사용 하는 실험실 프로토콜에 포함 된 셀을 선택 하는 데 사용 하는 엄중 기준 둘 다의 품질 자동 분열 캡처 시스템입니다. 염색체의 형태학은 biodosimetry와 cytogenetic 실험실 다 고 따라서, 이미지 선택 모델 소프트웨어와 함께 제공 된 미리 정의 된 이미지 선택 모델에 적절 한 것인지 확인 하기 위해 사용자에 의해 평가 되어야 한다 정확한 복용량 견적, 생산 또는 사용자 정의 된 사용자 지정 모델 여부 임계값 만들 필요가 있다. 우리의 경험을 바탕으로, 이미지 선택 모델의 효과 소스 셀 이미지의 품질에 의해 영향을 받습니다. 사용자가 필터의 다른 조합을 사용 하 여 제거 거짓 긍정적인 Dc 및 이미지 선택 모델 및 해당 임계값 값을 원하는 이미지를 선택 하는 그들의 자신의 이미지 선택 기준을 디자인할 수 있습니다. 저기 유연성 교정 곡선과 복용량 추정의 입력에 계수 선형 이차 곡선 및 DC 주파수의 수정 되거나 수동으로 입력 될 수 있습니다.
소프트웨어는 완전히 자동화 하 고, 비록 이미지 수 있습니다 수 수동으로 검토 및 선택. 이 기능은 포함 하거나 주요 GUI에 현미경 뷰어 기능을 통해 개별적으로 처리 된 이미지를 제거 제공 됩니다. 그럼에도 불구 하 고, 자동화로 인해 소프트웨어는 훨씬 더 효율적인 분열 이미지의 점수와 Dc 계산 설명서와 비교. 샘플 1000 이미지의 구성 된 멀티 코어 성능 워크스테이션에 40 (jpg) 분 20 (tiff)에서 처리할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 여러 개인 노출 되었을 또는 방사선에 노출 된 의심 또는 시간적 진단 및 치료에 대 한 이벤트 같은 시간 또는 많은 경우에 특히 도움이 될 것입니다. 결정은 중요 합니다.
복용량 견적 Dc의 높은 처리량을 정확 하 고 정확한 검출은 무인된 방사선 평가 필요 합니다. 소프트웨어에 다른 가능한 대안 이러한 요구 사항을 모두 충족 하지 않습니다. 사용자 지원, 이미지 기반 cytogenetic 분석 (DCScore, Metasystems17) 시스템 필요 후보 Dc의 수동 확인을 수행, 높은 오류 비율 교정에 기인 염색체 사이의 겹치는 및 시스템을 결정 하지 않는다 방사선 복용량입니다. DCScore는 잠재적으로 노출 된 개인의 많은 수를 포함 하는 방사선 이벤트에 ADCI 만큼 효과적이 지 않을 것 이다. 그러나 큰 조리개 현미경 시스템 여러 분열 세포18의 이미지를 수집할 수 있습니다, 그리고, 그들은 그들을 분석 하지 않습니다. "CABAS"19 및20 소프트웨어 "복용량 견적" 보정을 생성할 수 있습니다 곡선 및 견적 복용량, 그러나 Dc 점수 하지 않습니다. DC 분석을 기반으로 하지 다른 biodosimetry 분석 실험 H2AX 형광, 형광 교 잡에서 원래의 dna 프로브 특정 대상된 염색체, 유전자 발현, micronucleus 분석 결과, 그리고 소변과 호흡기 생체. 이러한 메서드는 이온화 방사선에 대 한 덜 특정 고 구분, 비쌀 수 있다 더, 어떤 경우에, 더 많은 시간이 소요, 있으며 여러 참조 실험실에 걸쳐 표준화 일반적으로 되지. 그래서 그들은 긴 기간 평가에 사용할 수 없습니다 이러한 기술의 대부분 안정적인 방사선 응답을 검색 하지 않습니다 (&#62; 7 일 후 노출) 방사선 복용량의. 대조적으로, 두 일 후 노출, 개인을 평가할 수 있는 그리고 모든 세포 유전학 실험실 현미경 이미징 시스템에서에서 데이터를 처리할 수 있습니다. 그러나, 만약 샘플 그려진 &#62; 4 주 후 노출, 감도 dicentric 착오1,2,3 의 부패로 인해 감소 되 고 소프트웨어 현재 샘플링에 지연에 대 한 DC 주파수를 수정 하지 않습니다 개인 노출.
이 소프트웨어는 몇 가지 제한이 있습니다. 기존 이미지 선택 모델 대부분 허용 분열 이미지 선택 하지만 어떤 경우에 DC 검색의 정확도 감소 시킬 수 있는 불만족 이미지 제거를 실패 합니다. 그것은 여전히 열려있는 질문 모든 부적 한 분열 중 기 세포를 제거 하는 만족 스러운 이미지 선택 모델을 디자인 하는 방법입니다. 샘플 더 높은 방사선 복용량에 노출에 대 한 정확한 견적을 제공 하는 소프트웨어 (≥ 2 Gy). 거짓 긍정적인 Dc16의 수를 감소 시키는 상당한 진행에도 불구 하 고 이러한 개체는 되지 제거 되었습니다. 낮은 품질 낮은 방사선 복용량에서 분열 중 기 세포 (특히 &#60; 1 Gy) 더 거짓 긍정적인 DC 검색 하는 경향이 있다. 따라서, HC 테스트 샘플의 복용량 추정에 사용 되는 보정 곡선을 생성할 때에 낮은 복용량 샘플 포함 되지 않았습니다. 저용량 샘플을 포함 하는 곡선을 원하는 경우 낮은 SVM 시그마 값 저용량 샘플에서 거짓 긍정적인 카운트를 감소 시킨다 그러나, 높은 복용량 샘플에 낮은 DC 수율에 발생할 수 있습니다. 그림 8 량 추정에 사용 되는 HC 곡선 비교 (시그마 = 1.5) 교정 곡선으로 낮은 SVM 시그마 값 (1.0)에서 추가 낮은 복용량 샘플 맞지. 분열 중 기 세포 분열 이미지에서 화질의 부족 한 숫자와 샘플에 정확 하 게 낮은 복용량에, 잠재적으로 실제 복용량을 초과 하는 0.5 Gy에서 편차 인 생물학적 노출 추정 가능 하지 않을 수 있습니다.
소프트웨어 수 없습니다 정확 하 게 평가 방사선 종류 최고의 그들의 복용량 응답 곡선 선형 또는 근처 선형 모델에 맞는 경우. 지금까지, 그것은 샘플에 X-감마선 노출로 테스트 되었습니다. 다른 방사선 샘을 검사 하는 경우 사용자가 교정 및 테스트 샘플 같은 종류의 방사선에 노출 됩니다 확인 해야 합니다. 소프트웨어 사용 최대 가능성 또는 최소 제곱 복용량 응답 곡선 선형 이차 모델을 사용 하 여 구성에 적합 합니다. 그러나 현재 옵션은 없습니다 엄격한 선형 곡선에 맞는, 부과 하 고 에너지 입자 노출에 대 한 적절 한, 그런 기능 사용할 수 나중에.
미래 발달
우리의 지속적인 노력 이미지 선택 모델 및 특히 낮은 방사선 복용량에 노출 하는 샘플의 정확한 복용량 측정 개선에 집중 된다. 다음 소프트웨어 버전 복용량 견적 및 교정 곡선에 신뢰 간격에 표준 오차 측정을 제공할 것입니다. 또한, 높은-성능 컴퓨팅 (BG/Q, IBM) 블루 진 슈퍼 컴퓨터에 대 한 소프트웨어 버전 대량 사상자 방사선 이벤트에 노출 개인의 적절 한 평가 위해 개발 중입니다. 소프트웨어의 일부 구성 요소가 이미 시험 되 고이 플랫폼에 배포아가씨 "외부 참조" = > 11.

방사선 biodosimetry 생물 학적 마커, 주로 염색체 착오 dicentric 염색체 (Dc) 등 염색체 translocations 개인에 노출 되는 방사선 복용량을 측정 하기 위해 사용 합니다. 생물학적으로 흡수 선 량은 개인 사이 가변성 때문에 계기에 의해 측정 된 실제 복용량에서 달라질 수 있습니다. 마찬가지로, 특정 물리적 선 량의 방사선 다른 생물학적 노출 기본 생리 또는 환경 조건에 따라 생성할 수 있습니다. 기술 생물 복용량의 진단 및 치료에 대 한 특정 중요성 이다.
DC 분석 결과 사람들이 생물 학적 방사선 노출 평가 대 한 세계 보건 기구 (WHO)와 국제 원자력 기구 (IAEA)의 골드 표준입니다. 그것은 첫 번째 분석 결과 방사선 복용량 평가 대 한 IAEA에 의해 권장 했다. DC 주파수 방사선 노출1 후 약 4 주 동안 상대적으로 안정적 이며 방출된 방사선 복용량의 양적 상관 관계 순은 정확 하 게는 Dc 이상적인 바이오 마커. 방사선 복용량 (회색 [Gy] 단위에서 참조), 그리고 DC 주파수 (DCs의 셀 당 수로 참조 되는) 간의 관계는 선형 이차 함수로 표현할 수 있습니다.
Cytogenetic DC 분석 결과 약 55 년2를 위한 업계 표준 되었습니다. 그것은 단일 혈액 샘플에서 현미경 데이터를 분석 하기 1-2 일 요구 수동으로 수행 하고있다. 몇 백 몇 천 이미지를 정확 하 게 방사선 노출3복용량 따라 예상 필요 합니다. 초과 1 Gy 복용량, IAEA 100 Dc의 최소 검출 될 것이 좋습니다. 250-500 분열 이미지의 시험 biodosimetry cytogenetic 실험실에서 일반적인 관행입니다. 노출으로 샘플에 대 한 &#60; 1 Gy, 3000-5000 이미지 DC 형성의 낮은 확률 때문에 건의 된다. 두 경우 모두, 노동 강렬한 작업입니다.
Cytogenetic biodosimetry 실험실 테스트 샘플에서 생물 복용량을 평가 하기 전에 방사선 biodosimetry 교정 곡선 자신의 생체 외에서 만듭니다. 정상, 제어 개인에서 혈액 샘플 방사선에 노출 되 고 세포 배양 후 하 분열 중 기 염색체 분석에 대 한 준비. 이러한 샘플을 사용 하 여, 생물 복용량을 받은 표준 방사선 소스에 의해 방출 된 알려진된 실제 복용에 보정 됩니다. 분열 중 기 세포 이미지 기록 후 전문가 검토 이미지, Dc를 계산 하 고 각 샘플에 대 한 DC 주파수를 계산. 보정 곡선은 모든 복용량에서 DC 주파수로 선형 이차 곡선을 피팅 하 여 만들어집니다. 다음, 개인에서 테스트 샘플에 노출 커브 보정된 복용에 DC 주파수를 일치 하거나 해당 선형 이차 수식에서 그들을 지정 하 여 유추 수 있습니다.
우리 모두 Dc의 탐지를 자동화 했다 하 고 소프트웨어를 사용 하 여이 절차를 신속 하 게 결정을 복용. 자동화 된 Dicentric 염색체 식별자 및 복용량 견적 (ADCI) 기계 학습 기반 이미지 처리 기술을 검색 하 여 사용 monocentric 염색체 (MCs)에서 dicentric 염색체 (Dc) 및 기타 개체를 차별 하 고 방사선을 자동화 추정 복용량. 소프트웨어는 크게 감소 하거나 DC의 수동 확인에 대 한 필요성을 제거 하 고 자동화를 통해 복용량 추정 가속 목표로 합니다. 그것은 참조 biodosimetry 실험실에서 건강 캐나다 (HC) 및 캐나다 핵 실험실 (CNL)의 참여와 함께 개발 되었습니다. 그들의 피드백 성능이 분석이 결과 대 한 국제 원자력 기구 기준에 맞게 계속 됩니다 보장 합니다.
다음 기능을 수행 하는 소프트웨어: 1) 필터링 Dc 분석, 염색체 2) 인식, DC 감지, DC 주파수 결정에 대 한 최적의 분열 셀 이미지를 선택 하 고 3) 추정 량 보정에서 방사선 복용량 cytogenetic 방사선 데이터입니다. (불리는 샘플) 동일한 개인에서 분열 이미지의 그룹을 처리 하는이 소프트웨어, 수 사용 하 여 각에 있는 Dc의 수 이미지 처리 기법, 그리고 회색 (Gy)의 단위로 각 샘플 받은 예상된 방사선 복용량을 반환 합니다.
소프트웨어는 염색체 구조, 횟수 및 밀도의 범위를 처리 하기 위해 설계 되었습니다. 그러나, 알고리즘 분열 이미지 잘 분리, 선형 염색체4의 가까운 완전 한 보완을 포함 최적으로 수행 합니다. 염색체의 높은 겹쳐 세트를 포함 하는 이미지 여러 셀, 불완전 한 분열 중 기 세포, 자매 chromatid 분리, 핵, 염색체 비 개체 및 기타 결함 알고리즘의 정확성을 줄일 수 있습니다. 전용 이미지 선택 모델 및 다른 개체 세분화 임계값 최적의 이미지와 거짓 긍정적인 Dc의 대부분을 필터링 할 수 있습니다.
Dicentric 염색체 검색 이미지를 처리할 때 수행 됩니다. 알고리즘은 염색체 이미지 개체를 확인 하 고 각 염색체에 centromeres 될 가능성이 가장 높은 두 개의 영역을 찾습니다. 다음, 일련의 다른 지원 벡터 기계 (SVM) 모델을 학습 구분 Dc 또는 정상, monocentric 염색체로 염색체. SVM 모델 민감도 특이성 DC 검색의에 다 (단계를 참조 하십시오 아래 3.1.4), 샘플에서 결정 되는 DC 주파수를 영향을 미칠 수 있는.
ADCI는 Giemsa-(DAPI에서) 스테인드 분열 디지털 이미지 (TIFF 또는 JPG 형식) 하나 이상의 샘플의 집합을 처리 합니다. 소프트웨어 보정 샘플 및 샘플 테스트에서 Dc를 분석합니다. 교정 샘플 (Gy)에서 실제 복용 하며 교정 곡선의 생성에 사용 됩니다. 알 수 없는 노출으로 개인의 물리적, 생물학적 복용량 시스템에서 생성 된 보정 곡선에서 소프트웨어에 의해 유추 됩니다. 비록 실험실 유사한 기술을 사용 하 여, 다른 실험실에서 보정 곡선 종종3을다. 동일한 실험실에서 두 교정 곡선과 테스트 샘플 테스트 샘플에 정확한 복용량 견적에 대 한 처리 해야 합니다.
이 소프트웨어는 생산성 있는 많은 개인 테스트 동시에 해야 합니다 이벤트를 처리 하는 데 필요한 주소 속도, 정확성과 확장성을 제공 합니다. 그것은 2008-20174,5,6,7,,89,10,11,12에서에서 개발 되었다 ,13. 최근 컴퓨터 하드웨어,이 데스크톱을 사용 하 여PC 소프트웨어 처리할 수 있는 10-20 분 4500 분열 게놈 등가물의 환자 샘플의 예상 방사선 복용량. 코드 독점 이미지 세분화 및 염색체 분석에 대 한 알고리즘을 학습 하는 컴퓨터의 집합을 기반으로 합니다. 3 Gy의 방사선에 노출 하는 각 염색체의 전문가 분석 ADCI 정확도 비교 했다. (이전 국제 능력 운동에 사용 되는) 알 수 없는 노출의 6 샘플의 집합, 소프트웨어 추정 HC 및 CNL, 심사에 대 한 IAEA의 요구를 수행 하 여 동일한 데이터의 수동 검토에 의해 얻은 값의 0.5 Gy 내 복용 biodosimetry입니다. 또한, inter-laboratory 표준화 및 궁극적으로 복용량의 재현성 알고리즘 점수는 일반적으로, 자동화 된 DC에서 혜택을 계산 합니다. 그럼에도 불구 하 고, 소프트웨어 필터링 및 선택 기준, 사용 염색체 준비 방법의 차이를 고려해 방사선 교정 이미지의 사용자 정의 허용 합니다.
이 소프트웨어는 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 기반된 시스템 Giemsa (또는 DAPI)를 포함 하는 염색체 이미지의 집합을 분석 하는-얼룩진 분열 이온화 방사선에 노출에 기인 하는 종양 세포. 이미지 세트는 빛 (또는 epifluorescent) 현미경 시스템으로 디지털 사진 하 고 다른 샘플에 해당 하는 각 세트. 소프트웨어 활용 이미지 처리 기술을 감지 하 여 MCs 및 다른 개체에서 Dc를 차별 합니다. 실험적으로 파생 된 세분화 필터 다음 자동으로 진정한 Dc 영향을 주지 않고 잘못 된 긍정적인 Dc 제거 합니다. 마지막으로, 소프트웨어는 자동으로 계산 (또는 사용자 지정) 이미지 선택 모델 분열 이미지에서 화질을 발견 하는 다양 한 이미지 속성에 따라 원하지 않는 이미지를 필터링 합니다. 이러한 이미지는 과도 한 포함 또는 "시끄러운" 개체, 여러 중복 염색체의 부족 한 숫자 이미지 부족 한 분열 중 기 염색체, 여동생의 과도 한 번호 chromatids4. 자동으로 큐레이터 이미지 데이터 알려진된 방사선 복용량의 샘플에서 복용량 보정 곡선을 생성 하는 데 사용 하 고 테스트 샘플 불명된 복용량에 노출의 노출 추정 하는 데 사용 됩니다.
소프트웨어의 출력을 볼 수 있습니다 및 저장: 출력 1) 텍스트 기반 콘솔에서 볼 2) 플롯 이미지, 그리고 보고서 3) HTML 형식에서으로 저장할 수 있습니다. 소프트웨어의 여러 측면 다른 연구소의 특정 요구에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다. 개별 실험실은 일반적으로 교정 및 테스트 샘플 준비와 수집 된 그의 실험실에 cytogenetic 프로토콜에 기반을 제공 합니다. 이 샘플 준비의 균일성을 유지 하며 동일한 프로토콜을 사용 하 여 파생 된 샘플 테스트에 적용할 의미 있게 교정 샘플에서 생성 된 보정 곡선 보정 곡선 중 곡선 계수 또는 정의 된 복용량에서 DC 주파수에서 만들 수 있습니다. 가장 정확한 복용량 견적 낮은 품질의 이미지 및 거짓 긍정적인 Dc (FPs) 필터링 하 여 얻을 수 있습니다. 각 샘플 내에서 최적의 이미지 하위 집합의 선택은 '이미지 선택 모델' FPs를 소개 하는 경향이 subpar 이미지를 삭제 하는 사용 하 여 수행 됩니다. 그러나 사전 검증된 모델의 시리즈 소프트웨어, 추가 모델 사용자 지정된 임계값 및 필터를 만들고 저장, 사용자 수와 함께 포함 되어 있습니다.
기본 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 제공 소프트웨어 성공적으로 로드 되 면 ( 그림 1참조). 이 인터페이스에서 샘플, 분열 세포 이미지 파일, 폴더의 구성 된 각 선택 수 있으며 DCs 식별 처리 보정 곡선 만들 수 있으며,을 샘플의 방사선 노출 복용량 결정 될 수 있습니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56245/56245fig1.jpg"> 
그림 1: 포함 하는 그래픽 사용자 인터페이스의 주요 분야: 샘플 (1), 교정의 목록 목록 곡선 (2), 과정 (3), 각 샘플, 음모의 이미지의 각 집합에서 DC 검색의 상태를 모니터링 하는 큐 (4), 통계 또는 다른 양적 속성 샘플 또는 보정 곡선, 그리고 프로그램에 의해 수행 하는 각 작업의 출력으로 설명 텍스트를 포함 하는 콘솔 (5) 에서 이미지의 집합의 요약을 표시 합니다. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56245/56245fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</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

생물 학적 방사선 복용량 분열 중 기 세포에서 염색체 dicentric 주파수에서 추정 될 수 있습니다. 이러한 cytogenetic dicentric 염색체 분석 실험을 수행 하는 것은 전통적으로 대량 사상자 사건의 여파로 검사를 필요로 할 수 있는 샘플의 볼륨을 처리 하기 위해 적합 하지 수동, 노동 집약적인 프로세스입니다. 자동화 된 Dicentric 염색체 식별자 및 복용량 견적 (ADCI) 소프트웨어 기계 학습 기반 이미지 처리 기법을 사용 하 여 분열 이미지의 집합을 검사 하 여이 프로세스를 자동화 합니다. 적절 한 이미지는 centromere 포함 염색체 또는 비-염색체, 각 개체를 분류 하는 부적 절 한 이미지를 제거 하 여 분석에 대 한 추가 소프트웨어 선택 monocentric 염색체 (MCs)으로 염색체를 구별 또는 dicentric 염색체 (Dc) DC 주파수는 예제 내에서 결정 하 고 교정 샘플을 사용 하 여 계산 보정 곡선 샘플 DC 주파수를 비교 하 여 생물 방사선 복용량 견적. 이 프로토콜 ADCI 소프트웨어의 사용을 설명합니다. 일반적으로, 교정 (알려진된 복용량) 및 테스트 (불명된 복용량) 세트 분열 이미지의 정확한 복용량 추정을 수행 하기 위해 가져옵니다. 분석을 위한 최적의 이미지 자동으로 미리 설정 된 이미지 필터를 사용 하 여 찾을 수 있습니다 또는 또한 수동 검사를 통해 필터링 할 수 있습니다. 각 샘플 내에서 이미지를 처리 하는 소프트웨어 그리고 DC 주파수 Dc, 접근을 학습 하는 기계를 사용 하 여 호출에 대 한 엄중의 서로 다른 수준에서 계산 됩니다. 선형 이차 교정 곡선 알려진된 실제 복용에 노출 보정 샘플에서 DC 주파수에 따라 생성 됩니다. 테스트 샘플 불확 실한 방사선 수준에 노출의 이러한 보정 곡선을 사용 하 여 그들의 DC 주파수에서 견적 된다. 보고서는 요청 시 생성 될 수 있습니다 하 고 하나 이상의 샘플, 하나 이상의 보정 곡선, 또는 복용량 추정 결과의 요약을 제공 합니다.

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

신속한 방사선 Biodosimetry로 자동 Dicentric 염색체 식별 (ADCI) 및 복용량 추정

Cytogenetic dicentric 염색체 (DC) 분석 결과 단정 이온화 방사선에 노출. Dicentric 염색체 식별자 자동화 및 복용량 견적 소프트웨어 정확 하 고 빠르게 분열 중 기 세포에 Dc에서 생물학 복용량 견적. 그것은 Dc에서 monocentric 염색체와 다른 개체를 구분 하 고 Dc의 주파수에서 생물 방사선 복용량 견적.

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

여러 형광에 의한 간 염색체 안정 수차의 검출<em&gt; 현장에서</em&gt; 하이브리드 (mFISH) 및 방사선 조사 마우스의 스펙트럼 핵형 분석 (SKY)

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

연구

유전학

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

풀링된 shRNA MeCP2 재 활성화 비활성화 X 염색체에 대 한 화면

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

오버랩2 방법으로 시너지 약물 조합의 높은 처리량 식별

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

차세대 시퀀싱의 원형 염색체 구조를 사용 하 여 유전자 규제 시퀀스의 높은 처리량 Id (4 C-seq)를 캡처

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

RNA의 발자국 의 식별:연속RNA 면역 침전을 통한 단백질 복합체 시퀀싱 (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

효모 독성 및 억제기 스크린을 사용하여 세균 효과 단백질에 의해 표적으로 한 호스트 통로의 확인

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

제브라피쉬 정자세포에서 메오틱 염색체 스프레드 의 준비

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

아그로박테리움 뿌리줄기에의한 털이 많은 뿌리 유도 -타르타르 메밀의 매개 변형(파고피룸 타타리쿰)

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

정량적 염색체 형성(4C)에 의한 배아체에서 증강-프로모터 접촉 식별

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

사용된 배양 배지를 사용한 인간 착상 전 배아의 염색체 스크리닝: 샘플 수집 및 염색체 배합 분석

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 ...