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Enregistrement W1964495361 · doi:10.1186/1752-0509-7-66

FiloDetect: automatic detection of filopodia from fluorescence microscopy images

2013· article· en· W1964495361 sur OpenAlexafffund
Sharmin Nilufar, Anne A. Morrow, Jonathan M. Lee, Theodore J. Perkins

Notice bibliographique

RevueBMC Systems Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistero dello Sviluppo EconomicoCanadian Institutes of Health ResearchMitacsOntario Ministry of Economic Development and InnovationGovernment of Ontario
Mots-clésFilopodiaFluorescence microscopePseudopodiaMicroscopyConfocal microscopyBiologyActinComputer scienceCell biologyFluorescencePathologyPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Filopodia are small cellular projections that help cells to move through and sense their environment. Filopodia play crucial roles in processes such as development and wound-healing. Also, increases in filopodia number or size are characteristic of many invasive cancers and are correlated with increased rates of metastasis in mouse experiments. Thus, one possible route to developing anti-metastatic therapies is to target factors that influence the filopodia system. Filopodia can be detected by eye using confocal fluorescence microscopy, and they can be manually annotated in images to quantify filopodia parameters. Although this approach is accurate, it is slow, tedious and not entirely objective. Manual detection is a significant barrier to the discovery and quantification of new factors that influence the filopodia system. RESULTS: Here, we present FiloDetect, an automated tool for detecting, counting and measuring the length of filopodia in fluorescence microscopy images. The method first segments the cell from the background, using a modified triangle threshold method, and then extracts the filopodia using a series of morphological operations. We verified the accuracy of FiloDetect on Rat2 and B16F1 cell images from three different labs, showing that per-cell filopodia counts and length estimates are highly correlated with the manual annotations. We then used FiloDetect to assess the role of a lipid kinase on filopodia production in breast cancer cells. Experimental results show that PI4KIII β expression leads to an increase in filopodia number and length, suggesting that PI4KIII β is involved in driving filopodia production. CONCLUSION: FiloDetect provides accurate and objective quantification of filopodia in microscopy images, and will enable large scale comparative studies to assess the effects of different genetic and chemical perturbations on filopodia production in different cell types, including cancer cell lines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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