• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

果蝇基因表达模式的分类与聚类流程

PROCESS FLOW FOR CLASSIFICATION AND CLUSTERING OF FRUIT FLY GENE EXPRESSION PATTERNS.

作者信息

Heffel Andreas, Stadler Peter F, Prohaska Sonja J, Kauer Gerhard, Kuska Jens-Peer

机构信息

Interdisciplinary Centre for Bioinformatics, University of Leipzig, Härtelstraβe 16-18, 04107 Leipzig.

出版信息

Proc Int Conf Image Proc. 2008 Dec 12;1(1):721-724. doi: 10.1109/ICIP.2008.4711856.

DOI:10.1109/ICIP.2008.4711856
PMID:20046820
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2800053/
Abstract

The rapidly growing collection of fruit fly embryo images makes automated Image Segmentation and classification an indispensable requirement for a large-scale analysis of in situ hybridization (ISH) - gene expression patterns (GEP). We present here such an automated process flow for Segmenting, Classification, and Clustering large-scale sets of Drosophila melanogaster GEP that is capable of dealing with most of the complications implicated in the images.

摘要

果蝇胚胎图像数量的迅速增长,使得自动图像分割和分类成为大规模分析原位杂交(ISH)基因表达模式(GEP)不可或缺的要求。我们在此展示了这样一个用于分割、分类和聚类黑腹果蝇GEP大规模数据集的自动化流程,该流程能够处理图像中涉及的大多数复杂情况。

相似文献

1
PROCESS FLOW FOR CLASSIFICATION AND CLUSTERING OF FRUIT FLY GENE EXPRESSION PATTERNS.果蝇基因表达模式的分类与聚类流程
Proc Int Conf Image Proc. 2008 Dec 12;1(1):721-724. doi: 10.1109/ICIP.2008.4711856.
2
Automatic image analysis for gene expression patterns of fly embryos.果蝇胚胎基因表达模式的自动图像分析
BMC Cell Biol. 2007 Jul 10;8 Suppl 1(Suppl 1):S7. doi: 10.1186/1471-2121-8-S1-S7.
3
SPEX2: automated concise extraction of spatial gene expression patterns from Fly embryo ISH images.SPEX2:从果蝇胚胎原位杂交图像中自动简洁地提取空间基因表达模式。
Bioinformatics. 2010 Jun 15;26(12):i47-56. doi: 10.1093/bioinformatics/btq172.
4
Analyzing in situ gene expression in the mouse brain with image registration, feature extraction and block clustering.通过图像配准、特征提取和块聚类分析小鼠大脑中的原位基因表达。
BMC Bioinformatics. 2007;8 Suppl 10(Suppl 10):S5. doi: 10.1186/1471-2105-8-S10-S5.
5
Semi-supervised learning for the identification of syn-expressed genes from fused microarray and in situ image data.基于融合微阵列和原位图像数据的共表达基因识别的半监督学习
BMC Bioinformatics. 2007;8 Suppl 10(Suppl 10):S3. doi: 10.1186/1471-2105-8-S10-S3.
6
Light sheet-based imaging and analysis of early embryogenesis in the fruit fly.基于光片的果蝇早期胚胎发育成像与分析
Methods Mol Biol. 2015;1189:79-97. doi: 10.1007/978-1-4939-1164-6_6.
7
GINI: from ISH images to gene interaction networks.GINI:从图像到基因交互网络。
PLoS Comput Biol. 2013;9(10):e1003227. doi: 10.1371/journal.pcbi.1003227. Epub 2013 Oct 10.
8
Automated annotation of developmental stages of Drosophila embryos in images containing spatial patterns of expression.在含有表达空间模式的图像中自动注释果蝇胚胎的发育阶段。
Bioinformatics. 2014 Jan 15;30(2):266-73. doi: 10.1093/bioinformatics/btt648. Epub 2013 Dec 3.
9
A principal skeleton algorithm for standardizing confocal images of fruit fly nervous systems.一种用于标准化果蝇神经系统共聚焦图像的主要骨架算法。
Bioinformatics. 2010 Apr 15;26(8):1091-7. doi: 10.1093/bioinformatics/btq072. Epub 2010 Feb 19.
10
Automated annotation of Drosophila gene expression patterns using a controlled vocabulary.使用受控词汇对果蝇基因表达模式进行自动注释。
Bioinformatics. 2008 Sep 1;24(17):1881-8. doi: 10.1093/bioinformatics/btn347. Epub 2008 Jul 16.

引用本文的文献

1
Quantitative multivariate analysis of dynamic multicellular morphogenic trajectories.动态多细胞形态发生轨迹的定量多变量分析
Integr Biol (Camb). 2015 Jul;7(7):825-33. doi: 10.1039/c5ib00072f.
2
Automatic annotation of spatial expression patterns via sparse Bayesian factor models.基于稀疏贝叶斯因子模型的空间表达模式自动标注。
PLoS Comput Biol. 2011 Jul;7(7):e1002098. doi: 10.1371/journal.pcbi.1002098. Epub 2011 Jul 21.
3
SPEX2: automated concise extraction of spatial gene expression patterns from Fly embryo ISH images.SPEX2:从果蝇胚胎原位杂交图像中自动简洁地提取空间基因表达模式。

本文引用的文献

1
Using FlyBase, a Database of Drosophila Genes and Genomes.使用果蝇基因与基因组数据库FlyBase。
Methods Mol Biol. 2016;1478:1-31. doi: 10.1007/978-1-4939-6371-3_1.
2
Snakes, shapes, and gradient vector flow.蛇形、形状与梯度向量流。
IEEE Trans Image Process. 1998;7(3):359-69. doi: 10.1109/83.661186.
3
Global analysis of patterns of gene expression during Drosophila embryogenesis.果蝇胚胎发育过程中基因表达模式的全局分析。
Bioinformatics. 2010 Jun 15;26(12):i47-56. doi: 10.1093/bioinformatics/btq172.
Genome Biol. 2007;8(7):R145. doi: 10.1186/gb-2007-8-7-r145.
4
Automatic image analysis for gene expression patterns of fly embryos.果蝇胚胎基因表达模式的自动图像分析
BMC Cell Biol. 2007 Jul 10;8 Suppl 1(Suppl 1):S7. doi: 10.1186/1471-2121-8-S1-S7.
5
Genetic-based EM algorithm for learning Gaussian mixture models.用于学习高斯混合模型的基于遗传的期望最大化算法。
IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2005 Aug;27(8):1344-8. doi: 10.1109/TPAMI.2005.162.
6
Impressive expressions: developing a systematic database of gene-expression patterns in Drosophila embryogenesis.令人印象深刻的表达:构建果蝇胚胎发育中基因表达模式的系统数据库。
Genome Biol. 2003;4(2):205. doi: 10.1186/gb-2003-4-2-205. Epub 2003 Jan 28.
7
Systematic determination of patterns of gene expression during Drosophila embryogenesis.果蝇胚胎发育过程中基因表达模式的系统测定。
Genome Biol. 2002;3(12):RESEARCH0088. doi: 10.1186/gb-2002-3-12-research0088. Epub 2002 Dec 23.
8
BEST: a novel computational approach for comparing gene expression patterns from early stages of Drosophila melanogaster development.BEST:一种用于比较黑腹果蝇发育早期阶段基因表达模式的新型计算方法。
Genetics. 2002 Dec;162(4):2037-47. doi: 10.1093/genetics/162.4.2037.