DC Element | Wert | Sprache |
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dc.contributor.advisor | Anspach, Birger | - |
dc.contributor.author | Günther, Florian | - |
dc.date.accessioned | 2023-11-06T14:35:04Z | - |
dc.date.available | 2023-11-06T14:35:04Z | - |
dc.date.created | 2023-05-22 | - |
dc.date.issued | 2023-11-06 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12738/14318 | - |
dc.description.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. | de |
dc.language.iso | de | en_US |
dc.subject | EGFP-Fluoreszenzintensität | en_US |
dc.subject | Zellkern | en_US |
dc.subject | Zytoplasma | en_US |
dc.subject | Deep Learning | en_US |
dc.subject.ddc | 570: Biowissenschaften, Biologie | en_US |
dc.subject.ddc | 610: Medizin | en_US |
dc.title | Bestimmung der EGFP-Fluoreszenzintensität in Zellkern und Zytoplasma mittels Deep Learning | de |
dc.type | Thesis | en_US |
openaire.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
thesis.grantor.department | Department Biotechnologie | en_US |
thesis.grantor.universityOrInstitution | Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg | en_US |
tuhh.contributor.referee | Nalaskowski, Marcus | - |
tuhh.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:18302-reposit-164515 | - |
tuhh.oai.show | true | en_US |
tuhh.publication.institute | Department Biotechnologie | en_US |
tuhh.publication.institute | Fakultät Life Sciences | en_US |
tuhh.type.opus | Bachelor Thesis | - |
dc.type.casrai | Supervised Student Publication | - |
dc.type.dini | bachelorThesis | - |
dc.type.driver | bachelorThesis | - |
dc.type.status | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en_US |
dc.type.thesis | bachelorThesis | en_US |
dcterms.DCMIType | Text | - |
tuhh.dnb.status | domain | en_US |
item.advisorGND | Anspach, Birger | - |
item.creatorGND | Günther, Florian | - |
item.languageiso639-1 | de | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | - |
item.creatorOrcid | Günther, Florian | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.openairetype | Thesis | - |
Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
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