Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
CellCognition Project
изначальный выпускДекабрь 2009 г . ; 11 лет назад ( 2009-12 )
Стабильный выпуск
1.6.1 / 1 мая 2017 г . ; 3 года назад ( 2017-05-01 )
Операционная системаЛюбой (на основе Python )
ТипОбработка изображений и Компьютерное зрение и машинное обучение
ЛицензияЛицензия LGPL
Интернет сайтwww .cellcognition-project .org

CellCognition - это бесплатная вычислительная среда с открытым исходным кодом для количественного анализа изображений с высокопроизводительной флуоресцентной микроскопией ( покадровой ) в области информатики биоизображений и системной микроскопии. Фреймворк CellCognition использует методы обработки изображений , компьютерного зрения и машинного обучения для отслеживания отдельных клеток и классификации морфологий клеток. Это позволяет измерять временную прогрессию клеточных фаз, моделировать клеточную динамику и генерировать карту фенотипа . [1] [2]

Особенности [ править ]

CellCognition использует вычислительный конвейер, который включает в себя сегментацию изображения , обнаружение объектов , извлечение признаков , статистическую классификацию , отслеживание отдельных клеток во времени, обнаружение мотивов перехода между классами (например, клетки, вступающие в митоз) и HMM- коррекцию ошибок классификации в метках классов.

Программное обеспечение написано на Python 2.7, а двоичные файлы доступны для Windows и Mac OS X.

История [ править ]

CellCognition (версия 1.0.1) была впервые выпущена в декабре 2009 года учеными из лаборатории Герлиха и группой Бухмана из Швейцарского федерального технологического института в Цюрихе и лаборатории Элленберга в Европейской лаборатории молекулярной биологии в Гейдельберге. Последний выпуск - 1.6.1, программное обеспечение разрабатывается и поддерживается лабораторией Герлиха в Институте молекулярной биотехнологии .

Заявление [ править ]

CellCognition использовался в скрининге на основе РНКи [3], применялся в базовом исследовании клеточного цикла [4] и распространялся на моделирование без учителя. [5]

Ссылки [ править ]

  1. ↑ Held M, Schmitz MH, Fischer B, Walter T, Neumann B, Olma MH, Peter M, Ellenberg J, Gerlich DW (2010). «CellCognition: аннотация фенотипа с временным разрешением в высокопроизводительной визуализации живых клеток» (PDF) . Методы природы . 7 (9): 747–54. DOI : 10.1038 / nmeth.1486 . hdl : 1912/3869 . PMID  20693996 .
  2. ↑ Schmitz MH, Held M, Janssens V, Hutchins JR, Hudecz O, Ivanova E, Goris J, Trinkle-Mulcahy L, Lamond AI, Poser I, Hyman AA, Mechtler K, Peters JM, Gerlich DW (2010). «Скрининг РНКи с визуализацией живых клеток идентифицирует PP2A-B55alpha и importin-beta1 как ключевые регуляторы выхода из митоза в клетках человека» . Природа клеточной биологии . 12 (9): 886–93. DOI : 10.1038 / ncb2092 . PMC 3839080 . PMID 20711181 .  
  3. ^ Piwko W, Олма MH, Held M, Bianco JN, Pedrioli PG, Hofmann K, P Pasero, Герлих DW, Peter M (2010). «Скрининг на основе РНКи идентифицирует комплекс Mms22L-Nfkbil2 как новый регулятор репликации ДНК в клетках человека» . EMBO Journal . 29 (24): 4210–22. DOI : 10.1038 / emboj.2010.304 . PMC 3018799 . PMID 21113133 .  
  4. ^ Wurzenberger C, M Held, Лэмпсон М.А., Poser I, Хайман AA, Герлих DW (2012). «Sds22 и Repo-Man стабилизируют сегрегацию хромосом, противодействуя Aurora B на анафазных кинетохорах» . Журнал клеточной биологии . 198 (2): 173–83. DOI : 10,1083 / jcb.201112112 . PMC 3410419 . PMID 22801782 .  
  5. ^ Zhong Q, Busetto AG, Fededa JP, Buhmann JM, Герлих DW (2012). «Неконтролируемое моделирование динамики морфологии клеток для покадровой микроскопии». Методы природы . 9 (7): 711–13. DOI : 10.1038 / nmeth.2046 . PMID 22635062 . 

Внешние ссылки [ править ]

  • Официальный веб-сайт
  • CellCognition на GitHub