Difference between revisions of "年会2009チュートリアル2"

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=== 時系列画像からの形態変化の定量・・・問題と解決方法===
 
=== 時系列画像からの形態変化の定量・・・問題と解決方法===
 
*講演者:塚田 祐基
 
*講演者:塚田 祐基
* アブストラクト: 細胞の形態変化と、それを制御する分子シグナルの関係は非常に動的である。この関係を調べるためには、形態変化と分子シグナルを定量しなければならないが、形の変化や空間的な分子シグナルを一般的に定量し、関連付けることは難しい。これに対し、時系列画像から細胞形態の変化とその系譜を定量する画像処理技術(Edge Evolution Tracking: EET)を開発した。本発表では、EETの扱う問題と、アルゴリズムの概要、実際のデータに対して行った解析結果を紹介する。解析したデータは、分子活性を可視化する蛍光共鳴エネルギー移動(FRET)により得られた、Rho GTPases活性分布の時系列画像であり、生データを見ただけでは明確にできなかったRho GTPases活性シグナルと形態変化の動的な関係を定量解析により明らかにする。
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:アブストラクト: 細胞の形態変化と、それを制御する分子シグナルの関係は非常に動的である。この関係を調べるためには、形態変化と分子シグナルを定量しなければならないが、形の変化や空間的な分子シグナルを一般的に定量し、関連付けることは難しい。これに対し、時系列画像から細胞形態の変化とその系譜を定量する画像処理技術(Edge Evolution Tracking: EET)を開発した。本発表では、EETの扱う問題と、アルゴリズムの概要、実際のデータに対して行った解析結果を紹介する。解析したデータは、分子活性を可視化する蛍光共鳴エネルギー移動(FRET)により得られた、Rho GTPases活性分布の時系列画像であり、生データを見ただけでは明確にできなかったRho GTPases活性シグナルと形態変化の動的な関係を定量解析により明らかにする。
  
 
===顕微鏡画像から探る植物細胞の構造: 気孔研究における事例===
 
===顕微鏡画像から探る植物細胞の構造: 気孔研究における事例===

Revision as of 10:16, 20 November 2008

第一回年会 (チュートリアル2)画像解析アドバンス

企画担当者

  • 小林徹也
  • 塚田祐基

講演者一覧

  • 塚田祐基
  • 朽名 夏麿
  • 加藤 輝
  • 小林 徹也

チュートリアルの詳細

(チュートリアル)画像解析アドバンスは(チュートリアル)画像解析入門を受け、より高度な画像解析技術について、3人程度の講演者によって紹介を行います。

チュートリアルの主眼としては、画像解析技術を参加者に身につけてもらうというより、いかにして画像解析技術をバイオ研究の中で使いこなすのか、また高度な画像解析技術にどんなものがあるのか?、そしてそのような解析を行う際の実験面での注意点などを知ってもらうことを目的としております。

したがって、内容は講義形式ではなく、複数の講演者によるオムニバス形式とします。

発表内容

導入: 画像解析技術紹介

  • 講演者:小林徹也
  • アブストラクト here

時系列画像からの形態変化の定量・・・問題と解決方法

  • 講演者:塚田 祐基
アブストラクト: 細胞の形態変化と、それを制御する分子シグナルの関係は非常に動的である。この関係を調べるためには、形態変化と分子シグナルを定量しなければならないが、形の変化や空間的な分子シグナルを一般的に定量し、関連付けることは難しい。これに対し、時系列画像から細胞形態の変化とその系譜を定量する画像処理技術(Edge Evolution Tracking: EET)を開発した。本発表では、EETの扱う問題と、アルゴリズムの概要、実際のデータに対して行った解析結果を紹介する。解析したデータは、分子活性を可視化する蛍光共鳴エネルギー移動(FRET)により得られた、Rho GTPases活性分布の時系列画像であり、生データを見ただけでは明確にできなかったRho GTPases活性シグナルと形態変化の動的な関係を定量解析により明らかにする。

顕微鏡画像から探る植物細胞の構造: 気孔研究における事例

  • 講演者:朽名夏麿1,2),桧垣匠1),佐野俊夫1,2),馳澤盛一郎1,2)
  • 所属:1: 東大・院新領域,2: JST BIRD
  • バイオイメージングは多様な生命現象を網羅する研究手法である.

近年,生体分子や細胞内構造の可視化法,撮像系の進歩,画像デー タベースの構築などが進展する一方,得られた画像に対しては定 性的で主観的な評価を行なうに留まっている場合が多い.私たち は植物細胞の研究において,画像の持つ情報を活かした定量的で 客観的な解析を実現するため,画像処理手法の導入に取り組んで きた.本発表では,植物細胞の形態制御のモデル系として気孔の 開閉を例にとり,連続共焦点像からの立体再構築を介したオルガ ネラと細胞骨格系の形状解析,細胞骨格系の配向パターンの定量, 画像クラスタリングによる細胞内構造の状態分類について紹介す る.