ПРОГРАММНЫЙ ПАКЕТ CellDataMiner ДЛЯ АНАЛИЗА ЛЮМИНЕСЦЕНТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ РАКОВЫХ КЛЕТОК
Аннотация
Предлагается программный пакет CellDataMiner для анализа люминесцентных изображений раковых клеток. Проводится сравнительный анализ алгоритмов классификации и кластеризации данных с целью реализации в пакете наиболее эффективных из них. Работоспособность программного обеспечения проверяется на экспериментальных данных, представляющих результаты по исследованию опухоли молочной железы.
Об авторах
Е. В. Лисица
Белорусский государственный университет
Беларусь
Минск, пр. Независимости, 4
Беларусь
Минск, пр. Независимости, 4
Н. Н. Яцков
Белорусский государственный университет
Беларусь
Минск, пр. Независимости, 4
Беларусь
Минск, пр. Независимости, 4
В. В. Апанасович
Белорусский государственный университет
Беларусь
Минск, пр. Независимости, 4
Беларусь
Минск, пр. Независимости, 4
Т. В. Апанасович
Университет Джорджа Вашингтона
Соединённые Штаты Америки
1922 F str NW, Old Main
Соединённые Штаты Америки
1922 F str NW, Old Main
Список литературы
1. Spatial quantitative analysis of fluorescently labeled nuclear structures: problems, methods, pitfalls / O. Ronneberger [et al.] // Chromosome Res. – 2008. – Vol. 16(3). – P. 523–562.
2. Molecular Biology of the Cell / B. Alberts [et al.]. – N. Y. : Garland Science, 2012.
3. Rueden, C. VisBio: a computational tool for visualization of multidimensional biological image data / C. Rueden, K. Eliceiri, J. White // Traffic. – 2004. – Vol. 5. – P. 411–417.
4. BioImageXD: an open, general-purpose and high-throughput image-processing platform / P. Kankaanpaa [et al.] // Nat Methods. – 2012. – Vol. 9(7). – P. 683–689.
5. Computer control of microscopes using μManager / A. Edelstein [et al.] // Current Protocols in Molecular Biology. – 2010. – Vol. 14(20). – P. 1–17.
6. The FARSIGHT Project: Associative 4D/5D Image Analysis Methods for Quantifying Complex and Dynamic Biological Microenvironments / B. Roysam [et al.] // Microscopy and Microanalysis. – 2008. – Vol. 14 (Supplement S2). – P. 60–61.
7. Schneider, C.A. NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis / C.A. Schneider, W.S. Rasband, K.W. Eliceiri // Nat Methods. – 2012. – Vol. 9(7). – P. 671–675.
8. Out, W.A. A new method for morphometric analysis of opal phytoliths from plants / W.A. Out, J.F. Pertusa Grau, M. Madella // Microsc Microanal. – 2014. – Vol. 20(6). – P. 1876–1887.
9. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis / J. Schindelin [et al.] // Nat Methods. – 2012. – Vol. 9(7). – P. 676–682.
10. Optimized digital counting colonies of clonogenic assays using ImageJ software and customized macros: comparison with manual counting / Z. Cai [et al.] // Int. J. Radiat. Biol. – 2011. – Vol. 87(11). – P. 1135–1146.
11. Designing a wearable navigation system for image-guided cancer resection surgery / P. Shao [et al.] // Ann Biomed Eng. – 2014. – Vol. 42(11). – P. 2228–2237.
12. Computer-aided Image Processing of Angiogenic Histological / M. Sprindzuk [et al.] // J. Clin. Med. Res. – 2009. – Vol. 1(5). – P. 249–261.
13. Bray, M.A. Using CellProfiler for Automatic Identification and Measurement of Biological Objects in Images / M.A. Bray, M.S. Vokes, A.E. Carpenter // Current Protocols in Molecular Biology. – 2015. – Vol. 109. – P. 14 17 1–14 17 13.
14. CellProfiler Analyst: data exploration and analysis software for complex image-based screens / T.R. Jones [et al.] // BMC Bioinformatics. – 2008. – Vol. 9. – 482 p.
15. Gonzalez, W. Eddins, Digital Image Processing Using MATLAB / W. Gonzalez. – 2nd edition. – Gatesmark Publishing, 2009. 16. Novoselova, N. Supervised Clustering of Genes for Multi-Class Phenotype Classification / N. Novoselova, I. Tom // Modeling and Simulation (MS'2012). – Minsk : BSU, 2012. – Р. 32–36.
16. Alilou, M. Segmentation of cell nuclei in heterogeneous microscopy images: a reshapable templates approach / M. Alilou, V. Kovalev, V. Taimouri // Comput Med Imaging Graph. – 2013. – Vol. 37(7–8). – P. 488–499.
17. Segmentation of microscope cell images via adaptive eigenfilters / S. Kumar [et al.] // Image Proc. ICIP'04. Intern. Conf. – Singapore, 2004. – Vol. 1. – Р. 135–138.
18. Abbas, S.S. A comparative study of cell classifiers for image-based high-throughput screening / S.S. Abbas, T.M. Dijkstra, T. Heskes // BMC Bioinformatics. – 2014. – Vol. 15. – 342 p.
19. Quantitative analysis of estrogen receptor heterogeneity in breast cancer / G.G. Chung [et al.] // Lab. Invest. – 2007. – Vol. 87(7). – P. 662–669.
20. Camp, R.L. Automated subcellular localization and quantification of protein expression in tissue microarrays / R.L. Camp, G.G. Chung, D.L. Rimm // Nat. Med. – 2002. – Vol. 8(11). – P. 1323–1327.
21. Simulation Model for Three-Channel Luminescent Images of Cancer Cell Populations / E.V. Lisitsa [et al.] // Journal of Applied Spectroscopy. – 2015. – Vol. 81(6). – P. 996–1003.
22. Review of free software tools for image analysis of fluorescence cell micrographs / V. Wiesmann [et al.] // Journal of Microscopy. – 2015. – Vol. 257, iss. 1. – Р. 39–53.
23. Алгоритм автоматической сегментации границ ядер раковых клеток на трехканальных люминесцентных изображениях / Е.В. Лисица [и др.] // Журнал прикладной спектроскопии. – 2015. – № 82(4). – С. 598–607.
24. Разработка методов цифровой обработки люминесцентных изображений биологических объектов / В.В. Апанасович [и др.]. – Минск : Белорусский фонд фундаментальных исследований, 2013.
25. High-content phenotypic profiling of drug response signatures across distinct cancer cells / P.D. Caie [et al.] // Mol Cancer Ther. – 2010. – Vol. 9(6). – Р. 1913–1926.
26. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А.А. Барсегян [и др.]. – СПб. : БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.
27. Uragun, B. The discrimination of interaural level difference sensitivity functions: development of a taxonomic data template for modelling / B. Uragun, R. Rajan. – Clayton : Monash University, 2013. – Р. 1471–2202.
28. Мандель, И.Д. Кластерный анализ / И.Д. Мандель. – М. : Финансы и статистика, 1988. – 176 с.
29. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян [и др.]. – М. : Финансы и статистика, 1989. – 607 с.
30. Воронцов, К.В. Комбинаторный подход к оценке качества обучаемых алгоритмов / К.В. Воронцов // Математические вопросы кибернетики. – М. : Физматлит, 2004. – Vol. 13. – С. 5–36.
Рецензия
Для цитирования:
Лисица Е.В., Яцков Н.Н., Апанасович В.В., Апанасович Т.В. ПРОГРАММНЫЙ ПАКЕТ CellDataMiner ДЛЯ АНАЛИЗА ЛЮМИНЕСЦЕНТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ РАКОВЫХ КЛЕТОК. Информатика. 2015;(4):73-84.
For citation:
Lisitsa Y.U., Yatskou M.M., Apanasovich V.V., Apanasovich T.V. THE SOFTWARE PACKAGE CellDataMiner FOR DATA ANALYSIS OF FLUORESCENT IMAGES OF CANCER CELLS. Informatics. 2015;(4):73-84. (In Russ.)
Просмотров: 813
Послать статью по эл. почте 