Image analysis methods for location proteomics

Proteine spielen eine herausragende Rolle fur die Existenz aller lebenden Organismen, da sie an praktisch jeder Art von biologischem Prozess beteiligt sind. Leider sind die Funktionen und Interaktionen der uberwiegenden Mehrheit der Proteine unbekannt. Das Wissen uber diese Funktionen konnte essentielle Informationen fur die Simulation von Zellverhalten liefern, was wiederum die Untersuchung von Krankheiten sowie die Entwicklung neuartiger Medikamente und Impfstoffe erleichtert. Es gibt verschiedene Techniken, die sich mit diesem Problem befassen. Eine besonders vielversprechende Art von Ansatzen wird unter dem Namen Lokalisierungsproteomik zusammengefasst. Sie analysiert den Auftrittsort von Proteinen, um Informationen uber ihre Funktionen abzuleiten. Da spezifische Zellkompartimente spezifische Aufgaben erfullen, ist ein betrachtetes Protein wahrscheinlich an der Ausfuhrung der Funktion der Zellkompartimente, in denen es sich befindet, beteiligt. Da aber die Auftrittsorte von Proteinen vom Zellzustand und den Umgebungsbedingungen abhangen, sind sie hochdynamisch. Es ist daher vorteilhaft, sie in lebenden Zellen zu beobachten. Dies kann mit Hilfe der Fluoreszenzmikroskopie realisiert werden; die fraglichen Proteine werden mit einem Fluoreszenzfarbstoff markiert und anschliesend mit einem Fluoreszenzmikroskop visualisiert. Sogar Ko-Lokalisierungen und zeitweilige Interaktionen verschiedener Proteine werden beobachtbar. Damit konnte die Lokalisierungsproteomik wichtige Details von Zellprozessen enthullen. Aber selbst wenn markierte Proteine in lebenden Zellen beobachtet werden konnen, ist ihre Untersuchung schwierig. Ein Fluoreszenzbild enthalt typischerweise mehrere oder sogar zahlreiche Zellen. Diese Zellen konnen in unterschiedlichen Zustanden sein, wodurch sich verschiedene Auftrittsorte der markierten Proteine ergeben. Weiterhin sind die Zellen selbst nicht notwendigerweise sichtbar. Es sind also zusatzliche Informationen erforderlich. Diese Dissertation stellt Bildanalysemethoden bereit, die die automatische Lokalisierung von Proteinen in lebenden Zellen vereinfachen: Erstens wird ein Verfahren vorgestellt, das die Erkennung von Zellen in Hellfeld-Mikroskopbildern ermoglicht. Hierbei wird die Position der Zellen mit Hilfe morphologischer Operatoren automatisch bestimmt. Die darauf folgende Segmentierung erfolgt mittels eines erweiterten Algorithmus zur Berechnung aktiver Konturen. Die resultierenden Segmente werden dann mit Hilfe eines inkrementellen neuronalen Netzwerks und von Support-Vektor-Maschinen bewertet. Diese Technik kann gemeinsam mit Ansatzen zur Proteinlokalisierung verwendet werden, ohne Probleme zu verursachen. Zweitens werden Methoden diskutiert, die eine Untersuchung von Proteinverteilungsmustern innerhalb der erkannten Zellen zulassen. Hierfur wurde eine Menge angemessener Merkmale ausgewahlt, die eine Unterscheidung zwischen zehn Auftrittsorten von Proteinen zulasst. Die Klassifikation erfolgt mittels eines inkrementellen neuronalen Netzes. Somit konnen zusatzliche Proteinverteilungsmuster und Auftrittsorte integriert werden. Abschliesend wurden beide Techniken kombiniert, was in einem automatischen System resultierte, das fur Hochdurchsatzanwendungen geeignet ist. Solch ein System stellt einen innovativen Beitrag zu aktuellen Forschungen im Bereich der Proteomik dar, insbesondere da inkrementelle Ansatze verwendet werden, die die Integration neuer Informationen wahrend ihrer Nutzung ermoglichen.