Fulltext available Open Access
Title: Bestimmung der EGFP-Fluoreszenzintensität in Zellkern und Zytoplasma mittels Deep Learning
Language: German
Authors: Günther, Florian 
Keywords: EGFP-Fluoreszenzintensität; Zellkern; Zytoplasma; Deep Learning
Issue Date: 6-Nov-2023
Abstract: 
In der biotechnologischen Bachelorarbeit von J. Böhm wurde eine Methode etabliert, mit der man die intrazelluläre Lokalisation von GFP quantitativ ermitteln kann. Sie stellte fest, dass zwischen einer Auswertung der kompletten Zelle und der Auswertung mithilfe der Region of Interest (ROI)-Methode keine signifikanten Unterschiede bestehen. Aufgrund des Auswählens der zu vermessenden Regionen per Hand war die Anzahl der untersuchten Zellen im niedrigen bis mittleren zweistelligen Bereich pro vermessenem eGFP-Multimer. Schon die Aufnahmen der Zellen unterscheiden sich. J. Böhm musste jeden Farbkanal einzeln aufnehmen und die Einzelaufnahmen mithilfe von ImageJ zusammenführen. Zudem wurden die überlagerten Farbkanäle mit RGBFarben abgespeichert. Mit dem aktuellen Mikroskop (Olympus IX83 P2ZF) ist es nun möglich, große Bereiche einer Kammer des Präparates in einem Stück aufzunehmen.
Dabei werden die Filter automatisch getauscht und die Fluoreszenz mit einer 16-Bit Graustufenkamera aufgenommen. Es sind somit viel feinere Farbunterschiede darstellbar. Die so entstandenen Aufnahmen sind hingegen nicht mit ImageJ verarbeitbar. Auch ein entsprechendes Add-on von Olympus ermöglicht dies nicht, da die aufgenommenen Bilder zu groß sind. Eine Auswertung per Hand wäre zudem auch mit der ROI-Methode zeitlich nicht darstellbar. Daher ist der Ansatz zur Auswahl etwaiger Zellen, Deep Learning zu verwenden.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.12738/14318
Institute: Department Biotechnologie 
Fakultät Life Sciences 
Type: Thesis
Thesis type: Bachelor Thesis
Advisor: Anspach, Birger 
Referee: Nalaskowski, Marcus 
Appears in Collections:Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat
BA_Guenther_geschwärzt.pdf10.06 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record

Page view(s)

139
checked on Jul 5, 2024

Download(s)

52
checked on Jul 5, 2024

Google ScholarTM

Check

HAW Katalog

Check

Note about this record


Items in REPOSIT are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.