Məlumat

IEEE sənədində "diz atlası" nə deməkdir?

IEEE sənədində


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

adlı bir termini olan layihəm üçün bir IEEE sənədinə istinad edirəm diz atlası, Mən bu terminin dəqiq mənasını anlamıram, onlar işlənmiş şəkil və ya başqa bir şey nəzərdə tuturlar? mən işləyirəmmatlabvə burada IEEE sənədinin paraqrafı:

Altı atlas vizual olaraq normal diz təsvirləri olan altı subyektdən 3-D DESS WE seriyasından əldə edilmişdir... Bu atlaslardan üçünün seriyası 0.D.1 ictimai buraxılışı OAI təsvir verilənlər bazasından seçilmiş və üçü ilkin pilot tədqiqatdan olmuşdur. Təlimli insan müşahidəçiləri əllə seqmentasiyadan istifadə edərək diz MRT atlaslarını yaratdılar.


Diz atlası, buna bənzər anatomik xüsusiyyətləri müəyyən etmək məqsədi ilə yaradılan MRT-dir.


Diz birgə

Diz eklemi üç sümüyü birləşdirən sinovial oynaqdır, bud sümüyü, tibia və patelladır. Bu, iki artikulyasiyadan ibarət mürəkkəb menteşə birləşməsidir tibiofemoral oynaqpatellofemoral birgə. Tibiofemoral oynaq bud sümüyü ilə bud sümüyü arasında oynaq, patellofemoral oynaq isə patella ilə bud sümüyü arasında oynaqdır.

Diz eklemi ən böyük və mübahisəsizdir ən çox stress bədəndə birgə. Sümüklərin oynaqda düzülüşü dizin fleksor və ekstensor əzələlərinin hərəkətlərini tərcümə edən dayaq nöqtəsini təmin edir. Ekstrakapsulyar və intrakapsulyar və bağların düzülüşü, həmçinin oynaqdan keçən əzələlərin uzanması, oynağa gətirilən əhəmiyyətli biomexaniki stressə qarşı çox lazımlı sabitliyi təmin edir. Kimi menteşəli birləşmə, diz eklemi, sagittal müstəvidə dizin əyilməsi və uzadılması baxımından bir ox boyunca hərəkətə daha çox imkan verir. O, həmçinin fleksiya zamanı və dizin uzadılmasının son mərhələsi zamanı yüngül medial fırlanmaya, həmçinin dizin “kilidini açarkən” yanal fırlanmaya imkan verir.

Diz eklemi haqqında əsas faktlar
Yazın Tibiofemoral birləşmə: Sinovial menteşə birləşməsi biroxlu
Patellofemoral oynaq: Təyyarə birləşmə
Artikulyar səthlər Tibiofemoral birgə: bud sümüyünün lateral və medial kondilləri, tibial platolar
Patellofemoral oynaq: bud sümüyünün patella səthi, patellanın arxa səthi
Bağlar və menisküslər Ekstrakapsulyar bağlar: patellar ligament, medial və lateral patellar retinacula, tibial (medial) girov ligament, fibular (lateral) kollateral ligament, oblique popliteal ligament, arcuate popliteal ligament, anterolateral ligament (ALL)
İntrakapsulyar bağlar: ön çarpaz bağ (ACL), arxa çarpaz bağ (PCL), medial menisk, yanal menisk
İnnervasiya Bud siniri (vastus medialis siniri, sapen sinir) tibial və ümumi fibular (peroneal) sinirlər, obturator sinirin posterior şöbəsi
Qan təchizatı Yanal sirkumfleks bud arteriyasının, bud arteriyasının, arxa tibial arteriyanın, anterior tibial arteriyanın və popliteal arteriyanın genikulyar filialları
Hərəkətlər Uzatma, əyilmə, medial fırlanma, yanal fırlanma

Bu məqalədə diz ekleminin anatomiyası və funksiyası müzakirə olunacaq.


Artikulyar Səthlər

Diz eklemi iki artikulyasiyadan ibarətdir - tibiofemoral və patellofemoral. Birgə səthlər astarlıdır hialin qığırdaqdan ibarətdir və tək oynaq boşluğuna qapalıdır.

  • Tibiofemoral – bud sümüyünün medial və lateral kondilləri tibial kondillərlə birləşir. Diz ekleminin ağırlıq daşıyan komponentidir.
  • Patellofemoral – distal bud sümüyünün ön tərəfi patella ilə oynaq olur. Bu, dörd başlı femorisin (diz ekstensoru) vətərini birbaşa diz üzərindən daxil etməyə imkan verir - əzələnin səmərəliliyini artırır.

Patella həm əmələ gəldiyindən, həm də q daxilində yerləşdiyindənuadriseps femoris tendonu, o, diz ekstensorunun gücünü artırmaq üçün dayaq nöqtəsini təmin edir və bud sümüyü kondillərinə yerləşdirilən sürtünmə qüvvələrini azaldan sabitləşdirici bir quruluş kimi xidmət edir.

Şəkil 2 – Sümük səthlərinin daha ətraflı görünüşü. Bud sümüyünün aşağı səthi və tibianın yuxarı səthi göstərilir.


Mücərrəd

Arxa plan və məqsəd

Tibbi görüntüləmə və ağıllı diaqnozun sürətli inkişafı ilə süni intellekt üsulları son illərdə radioqrafiya emal texnologiyasının tədqiqat nöqtəsinə çevrildi. Diz maqnit rezonans görüntü toxumasının aşağı tərifi diz osteoartritinin diaqnozuna ciddi təsir göstərir. Bu yazı bu problemi həll etmək üçün super rezolyusiyaya malik yenidənqurma metodunu təqdim edir.

Metodlar

Bu yazıda biz, əsasən super rezolyusiyaya malik konvolyusiya neyron şəbəkəsinin (SRCNN) üç gizli qatını və effektiv sub-piksel konvolyusiya neyronunun alt piksel konvolyusiya qatını qəbul etdiyimiz effektiv tibbi görüntünün super rezolyusiya (EMISR) metodunu təklif edirik. şəbəkə (ESPCN). Gizli təbəqəyə effektiv sub-piksel konvolyusiya qatının əlavə edilməsi və yüksək rezolyusiyaya malik olmayan, lakin aşağı rezolyusiyaya malik şəkillərə müraciət etmək üçün birləşdirilən konvolyutsiyalardan ibarət kiçik şəbəkənin dəyişdirilməsi vacibdir. EMISR metodu həmçinin rekonstruksiya sürətini yaxşılaşdırmaq və yenidənqurma keyfiyyətini yaxşılaşdırmaq üçün konvolyusiya neyron şəbəkəsini dərinləşdirmək üçün kaskadlı kiçik bükülmə nüvələrindən istifadə edir.

Nəticələr

Təklif olunan metod ictimai IDI verilənlər bazasında sınaqdan keçirilir və alqoritmin yenidən qurulması keyfiyyəti seyrək kodlaşdırma əsaslı şəbəkə (SCN) metodu, SRCNN metodu və ESPCN metodundan (+ 2.306 dB, + 2.540 dB) daha yüksəkdir. , + 1,089 dB yaxşılaşdırılıb) üstəlik, yenidənqurma sürəti analoqlarından daha sürətlidir (+ 4,272 s, + 1,967 s və + 0,073 s yaxşılaşdırılıb).

Nəticə

Eksperimental nəticələr göstərir ki, bizim EMISR çərçivəmiz performansı yaxşılaşdırıb və parametrlərin sayını və təlim vaxtını xeyli azaldır. Bundan əlavə, yenidən qurulmuş təsvir daha çox təfərrüat təqdim edir və kənarlar daha dolğundur. Buna görə də, EMISR texnikası diz osteoartrit müayinələrində daha güclü tibbi analiz təmin edir.


İçindəkilər

Patella təqribən üçbucaqlı formada səsamoid sümüyüdür, patellanın yuxarı hissəsi aşağıya baxır. Apeks patellanın ən aşağı (ən aşağı) hissəsidir. Forma ilə işarələnmişdir və patellar ligamentə yapışma verir.

Ön və arxa səthlər nazik bir kənar ilə və mərkəzə doğru daha qalın bir kənar ilə birləşdirilir. [1] Dörd başlı bud əzələsinin tendonu patellanın əsasına birləşir., [1] vastus intermedius əzələsi bazanın özünə, vastus lateralis və vastus medialis isə patellanın xarici yan və medial sərhədlərinə birləşir. müvafiq olaraq.

Patellanın ön hissəsinin yuxarı üçdə biri qaba, düz və kobuddur və dörd başlı başın tendonunun bağlanmasına xidmət edir və tez-tez ekzostozlara malikdir. Orta üçdə çoxlu damar kanalikulları var. Aşağı üçdə biri patellar bağın mənşəyi kimi xidmət edən zirvədə zirvəyə çatır. [1] Arxa səth iki hissəyə bölünür. [1]

Ön tərəfdən insan sol patella

İnsan arxadan sol patella

Dizin fleksiyası və uzadılması

Patellanın yuxarı dörddə üç hissəsi bud sümüyü ilə birləşir və formasına görə dəyişən şaquli çıxıntı ilə medial və yan fasetə bölünür.

Yetkinlərdə oynaq səthi təqribən 12 sm 2 (1,9 sq in) təşkil edir və qığırdaqla örtülüdür, 30 yaşında mərkəzdə maksimal qalınlığa 6 mm (0,24 düym) çata bilər. Müqavimətli diz əyilməsi zamanı patellofemoral oynaqda böyük gərginlik olduğundan, patellanın oynaq qığırdaqları insan bədənində ən qalınlardan biridir.

Arxa səthin aşağı hissəsində dolu damar kanalikülləri var və yağ toxuması, infrapatellar yağ yastığı ilə doldurulur.

Variasiya Redaktəsi

Emarginasiyalar (yəni. patella emarginata, "itkin parça") proksimal kənarda yanal olaraq ümumidir. [1] İkitərəfli patellalar, emarginasiya yerində ikinci qığırdaqlı təbəqənin sümükləşməsinin nəticəsidir. Əvvəllər ikitərəfli patellalar bir neçə ossifikasiya mərkəzinin birləşməməsi ilə izah olunurdu, lakin bu fikir rədd edildi. [ sitat lazımdır ] Partite patellas demək olar ki, yalnız kişilərdə baş verir. Üçtərəfli və hətta çoxtərəfli patellalar meydana gəlir.

Patellanın yuxarı dörddə üç hissəsi bud sümüyü ilə birləşir və formasına görə dəyişən şaquli çıxıntı ilə medial və yan fasetə bölünür. Artikulyar səthin dörd əsas növünü ayırd etmək olar:

  1. Ən çox medial artikulyar səth yanaldan daha kiçikdir.
  2. Bəzən hər iki artikulyar səth ölçüdə demək olar ki, bərabər olur.
  3. Bəzən medial səth hipoplastik və ya
  4. yalnız mərkəzi çıxıntı göstərilir.

İnkişaf Edilməsi

Patellada 3-6 yaşlarında sümükləşmə mərkəzi inkişaf edir. [1] Patella tam formalaşdıqda birləşən iki sümükləşmə mərkəzindən əmələ gəlir. [ sitat lazımdır ]

Patellanın əsas funksional rolu diz uzanmasıdır. Patella, quadriseps tendonunun hərəkət etdiyi bucağı artıraraq bud sümüyünə tətbiq edə biləcəyi təsir gücünü artırır.

Patella dizini uzatmaq/düzləşdirmək üçün büzüşən quadriseps femoris əzələsinin tendonuna yapışdırılır. Patella, vastus medialis'in üfüqi liflərinin daxil edilməsi və fleksiya zamanı yanal dislokasiyanın qarşısını alan yanal bud sümüyünün qabarıqlığı ilə sabitləşir. Patellanın retinakulyar lifləri də məşq zamanı onu sabitləşdirir.

Dislokasiya Redaktəsi

Patellar dislokasiyaları xüsusilə gənc qadın idmançılarda əhəmiyyətli dərəcədə müntəzəm olaraq baş verir. [2] Bu, patellanın dizdəki mövqeyindən, çox vaxt yan tərəfə sürüşməsini əhatə edir və son dərəcə güclü ağrı və şişkinliklə əlaqələndirilə bilər. [3] Patella dizin uzanması ilə yivə geri çəkilə bilər və buna görə də bəzən öz-özünə düzgün mövqeyə qayıdır. [3]

Şaquli düzülmə Redaktə edin

A patella alta hündür sürmə (üstünə düzülmüş) patelladır. Zəifləmiş patella alta oynaqdan kənarda və yuxarıda inkişaf edən qeyri-adi kiçik patelladır.

A patella baja aşağı sürən bir patelladır. Uzun müddət davam edən patella baja ekstensor disfunksiyası ilə nəticələnə bilər. [5]

The Insall-Salvati nisbəti yanal rentgen şüalarında patella baja göstərməyə kömək edir və patellar vətər uzunluğunun patellar sümük uzunluğuna bölünməsi kimi hesablanır. Insall-Salvati nisbəti < 0.8 patella baja göstərir. [6]

Sınıq Redaktəsi

Diz qapağı xüsusilə açıq yerləşdiyi üçün zədələnməyə meyllidir və diz qapağının sınıqları çox vaxt dizə birbaşa travma nəticəsində baş verir. Bu qırıqlar adətən bölgədə şişlik və ağrıya, oynağa qanaxmaya (hemartroz) və dizin uzana bilməməsinə səbəb olur. Patella sınıqları, zərər minimal olmadığı və ekstensor mexanizmi pozulmadığı halda, adətən cərrahi yolla müalicə olunur. [7]

Exostosis Redaktə

Ekzostoz, artıq kalsiumun əmələ gəlməsi nəticəsində sümük üzərində yeni sümük əmələ gəlməsidir. Bu, patella üzərində formalaşdıqda xroniki ağrının səbəbi ola bilər.

Patella plasental məməlilərdə və quşlarda rast gəlinir, əksər marsupiallarda yalnız ibtidai, sümükləşməmiş patellalara malikdir, baxmayaraq ki, bir neçə növ sümüklü patellaya malikdir. [8] Canlı monotremlərdə, platypus və exidnada patella da mövcuddur. Daha ibtidai tetrapodlarda, o cümlədən canlı amfibiyalarda və əksər sürünənlərdə (bəzi Lepidozavrlar istisna olmaqla) yuxarı ayağın əzələ vətərləri bilavasitə baldır sümüyünə yapışır və patella yoxdur. [9] 2017-ci ildə düşünülənin əksinə olaraq qurbağaların diz qapaqları olduğu aşkar edildi. Bu, diz qapağının 400 milyon il əvvəl tetrapodların ilk ortaya çıxdığı zaman yarandığı, lakin bəzi heyvanlarda yox olması ehtimalını artırır. [10] [11]

Söz patella 17-ci əsrin sonlarında Latın dilinin kiçildilmiş formasından yaranmışdır patina və ya patena və ya paten, dayaz yemək deməkdir. [12] [13]


Müzakirə

Damcı əsaslı texnologiyalar yüksək məhsuldarlıqlı tək hüceyrəli transkriptomiya üçün getdikcə populyarlaşır. Bununla belə, həqiqi hüceyrələri boş damlacıqlardan ayırmaq üçün güclü hesablama metodlarının işlənib hazırlanması üçün az iş aparılmışdır. Burada biz EmptyDrops-u təsvir edirik, ətraf mühit RNT hovuzundan ifadə profillərinin əhəmiyyətli dərəcədə sapmasına əsaslanan hüceyrə tərkibli barkodları aşkar etmək üçün bir üsul. EmptyDrops-un hazırda CellRanger proqram dəstində tətbiq olunan strategiyadan üstün olduğunu nümayiş etdirmək üçün simulyasiya edilmiş məlumatlardan istifadə edirik. Bundan əlavə, EmptyDrops CellRanger istifadə edərək itirilən real 10X məlumatda biologiyanı bərpa edə bilər. Nəticələrimiz göstərir ki, EmptyDrops damcı əsaslı scRNA-seq məlumatlarında hüceyrə aşkarlanması üçün effektivdir. Bu, EmptyDrops-un hüceyrə növünün bərpasını yaxşılaşdırdığı [16] və texniki artefaktları azaltdığı digər işlərlə də dəstəklənir [17].

Bizim yanaşmamızın əsas fərziyyəsi ondan ibarətdir ki, çox aşağı UMI cəmi olan barkodlar boş damcıları təmsil edir. Bu, ətraf mühitin profilini qiymətləndirmək üçün bu barkodlardan istifadə etməyə imkan verir. Bununla belə, verilənlər dəstində çox aşağı RNT tərkibli hüceyrələrin alt dəsti varsa, bu fərziyyə uyğun olmaya bilər. Belə hallarda, ətraf mühitin ifadə profilinin qiymətləndirilməsi qərəzli olacaq, baxmayaraq ki, bu qərəzlilik kiçik olacaq, çünki aşağı RNT məzmunu olan hüceyrələrdən bir neçə transkript əlavə olunacaq. Yanlışlığın başqa bir potensial mənbəyi hüceyrənin ştrix-kodunda səhvlərin ardıcıllığından yarana bilər, belə ki, hüceyrə tərkibli damcıdan alınan transkriptlər boş damcıya səhv təyin edilir. Bu təsir GemCode protokolunda nəzərdə tutulmuş hüceyrə barkodlarının istifadəsi ilə azaldılır ki, bu da məlum barkod ardıcıllığının “ağ siyahısına” əsaslanaraq səhvləri düzəltməyə imkan verir [3]. Bununla belə, barkodların səhvinin düzəldilməsinin mümkün olmadığı protokollarda problem ola bilər [1].

Aşağı UMI cəmi ilə barkodların saxlanmasının diqqətəlayiq yan təsiri, daha çox sayda aşağı keyfiyyətli hüceyrələrin də bərpa olunmasıdır. EmptyDrops əlaqəli barkodları saxlamaqda texniki cəhətdən düzgündür, çünki zədələnmiş hüceyrələr boş damcılardan fərqlənir. Lakin bu hüceyrələr adətən aşağı axın analizlərində maraq doğurmur. Biz onları mitoxondrial məzmunun həddi ilə çıxarmışıq (bax “Metodlar”), baxmayaraq ki, ribosomal zülal mRNT nisbəti kimi digər ölçülərdən istifadə oluna bilər (məsələn, zədələnmə sitoplazmanı tamamilə silibsə). Bu kifayət deyilsə, klasterləşdirmə nəticələrinin əl ilə yoxlanması bu hüceyrələri müəyyən etmək və onları əlavə nəzərdən keçirməkdən kənarlaşdırmaq üçün lazım ola bilər. Digər seçim ümumi sayda daha sərt hədd tətbiq etməkdir, baxmayaraq ki, bu, aşağı RNT tərkibli orijinal hüceyrələri də ləğv edəcək və EmptyDrops istifadəsinin faydalarını kompensasiya edəcək. Buna baxmayaraq, EmptyDrops gözlənilən hüceyrələrin sayı barədə heç bir apriori məlumat tələb etmədən, hüceyrələrin aşkarlanması üçün statistik ciddi çərçivə təmin etməklə, hələ də mövcud metodlar üzərində üstünlük təmin edir.

Biz yalnız 10X Genomics-dən GemCode texnologiyasından istifadə edərək yaradılan damcı əsaslı scRNA-seq məlumatlarına diqqət yetirmişik. Bu, bu platformanın geniş istifadəsi, eləcə də süzülməmiş verilənlər toplularının mövcudluğu ilə əsaslandırılır (bax: “Metodlar”). Prinsipcə, metod inDrop və Drop-seq kimi digər damcı əsaslı protokollardan alınan məlumatlara da tətbiq oluna bilər. Hüceyrə lizisi və ya sızması dissosiasiya və mikrofluidləri əhatə edən hər hansı bir protokolda baş verəcək və ətraf mühit hovuzundan RNT ehtiva edən boş damcıların əmələ gəlməsi 10X məlumat dəstinə xas olan bir fenomen ola bilməz.

Gələcək iş üçün maraqlı istiqamət, ətraf mühit profilinin töhfəsinin hər bir ştrix kodun ifadə profilindən “çıxarılmasının” mümkün olub-olmamasıdır, beləliklə hüceyrənin transkriptomunun daha dəqiq təsvirini verir [18]. Bu, hər bir damcıda ətraf mühit hovuzunun və hüceyrə RNT-nin nisbi miqdarının qiymətləndirilməsini tələb edir, çünki mühit hovuzunun özü hüceyrələrdən əmələ gəldiyi üçün bu sadə deyil. Hər bir damlacıq üçün ətraf mühit töhfəsinin dəqiq kəmiyyəti ixtiyari verilənlər toplusu üçün mövcud olmayan ətraf mühitə xüsusi “markerlər” tələb edir. Hesablamalardan töhfənin birbaşa çıxılması da qeyri-qənaətbəxşdir, çünki o, orta-variasiya əlaqəsini və ya ətraf mühitin təxminlərinin qeyri-müəyyənliyini qorumur. Görünür, hesablama məlumatları üçün şəxsiyyət əlaqəsi faktoru modeli tələb oluna bilər ki, bu da həyata keçirmək üçün əhəmiyyətsiz deyil.

EmptyDrops metodumuz Bioconductor layihəsində [19] əldə edilə bilən DropletUtils paketində həyata keçirilir. Biz onun damcı əsaslı məlumat dəstlərindən mümkün qədər çox məlumat çıxarmaq istəyən tədqiqatçılar üçün faydalı olacağını gözləyirik.


İstinadlar

Antonios M, Serena JC, Danielt R (2018) Avtomatik fetal və neonatal beyin MRT seqmentasiyasına baxış. Neyroşəkil 170:231–248

Barmpoutis A, Vemuri BC, Shepherd TM, et al. (2007) DT-MHİ-nin interpolyasiyası və yaxınlaşması üçün tensor splineları. IEEE Trans Med Imag 26(11):1537

Bazin PL, Ye C, Bogovic JA, et al. (2011) Diffuziya tenzor şəkillərində əsas ağ maddə traktlarının birbaşa seqmentasiyası. Neyroşəkil 58(2):458–468

Cootes TF, Taylor CJ (1992) Active Shape Models -ağıllı ilanlar. In: BMVC, s 266-275

Cootes TF, Taylor CJ (1994) Active Shape Model axtarışını təkmilləşdirmək üçün boz səviyyəli modellərdən istifadə. In: IAPR. IEEE, səh 63-67

Cootes TF, Taylor CJ, Lanitis A (1994) Active Shape Models: image axtarışını təkmilləşdirmək üçün çox rezolyusiyaya malik metodun qiymətləndirilməsi. In: Proc. İngilis maşın görmə konfransı, səh 317-338

Cootes TF, Taylor CJ, Lanitis A (1994) Active Shape Models ilə çox rezolyusiyada axtarış. In: IAPR. IEEE, səh 610–612

Friedman JH, Bentley JL, Finkel RA (1977) Loqarifmik gözlənilən vaxtda ən yaxşı uyğunluğu tapmaq üçün alqoritm. ACM Trans Riyaziyyat Proqramı (TOMS) 3(3):209–226

Goodall C (1991) Formanın statistik təhlilində Procrustes üsulları. J R Stat Soc 53(2):285–339

Heckemann RA, Hajnal JV (2006) Etiketin yayılması və qərarların birləşməsini birləşdirən avtomatik beyin MRT seqmentasiyası. NeuroImage 33(1):115–126

Hill A, Cootes TF, Taylor CJ (2010) Aktiv forma modelləri və forma yaxınlaşma problemi. Şəkil Vis Comput 14(8):601–607

Jalba AC, Westenberg MA, Roerdink JB (2015) İyerarxik su hövzəsi təsvirindən istifadə edərək DTI məlumatlarının interaktiv seqmentasiyası və vizuallaşdırılması. IEEE Trans Image Process 24(3):1025–35

Jia X, Meng MQH (2014) Çox robotlu sistemlərdə tapşırıqların bölüşdürülməsi alqoritmlərinin sorğusu və təhlili. Neyroşəkil 84(1):141–158

Kass M, Witkin A, Terzopoulos D (1988) Snakes: aktiv kontur modelləri. Int J Comput Vis 1(4):321–331

Kobashi S, Udupa JK (2013) MR görüntülərində yeni doğulmuş beyin çıxarılması üçün qeyri-səlis bağlılıq təsvirinin seqmentasiyası. In: 2013 Tibb və biologiya cəmiyyətində IEEE mühəndisliyinin 35-ci illik beynəlxalq konfransı (EMBC), səh 7136–7139

Li W, Chen L, Li W və başqaları. (2013) İnsan beyninin inkişafı və qocalma prosesində mikroRNT tənzimlənməsinin xüsusiyyətlərinin açılması. BMC Med Genomics 6(1):1-11

Li B, Groot M, Vernooij MW, İkram MA, Niessen WJ, Bron EE (2018) Geniş miqyaslı DTI Datasetində 3D U-şəbəkədən istifadə edərək təkrarlanan ağ maddə traktının seqmentasiyası. In: Tibbi təsvirdə maşın öyrənməsi, tibbi görüntüləmə LNCS-də maşın öyrənməsi üzrə beynəlxalq seminar, cild 11046, səh 205–213

Liang L, Rehm K, Woods RP, et al. (2007) Qrafik kəsmə alqoritmindən istifadə edərək MRT beyin həcmlərindən sol və sağ beyin yarımkürələrinin avtomatik seqmentasiyası. Neyroşəkil 34(3):1160–1170

Lim SJ, Ho YS (2006) miqyaslı modeldən istifadə edərək 3 ölçülü aktiv forma təsvirinin seqmentasiyası. In: ISSPIT. IEEE, səh 168–173

Liu T, Li H, Wong K və başqaları. (2007) DTI məlumatlarına əsaslanan beyin toxumasının seqmentasiyası. Neyroşəkil 38(1):114–123

Lu Y, Jiang T, Zang Y (2003) Funksional MHİ məlumatlarının təhlili üçün regionun böyüməsi üsulu. Neyroşəkil 20(1):455–465

Lu M, Miao CS, Wang LJ (2012) Beyin ağ maddənin seqmentləşdirilməsinin yeni üsulu. J Northeastern Univ 33(5):645–648. (Çin)

Manikandan S, Ramar K, Iruthayarajan MW, et al. (2014) Həqiqi kodlanmış genetik alqoritmdən istifadə edərək tibbi beyin şəkillərinin seqmentasiyası üçün çoxsəviyyəli həddi. Ölçü 47(1):558–568

Min HB, Pan R, Wu T və başqaları. (2009) Genişləndirilmiş MRF istifadə edərək siçan beyni şəkillərinin avtomatlaşdırılmış seqmentasiyası. Neyroşəkil 46(3):717–725

Moeskops P, Benders, Chit MJNL, et al. (2015) Nəzarət olunan təsnifatdan istifadə edərək vaxtından əvvəl doğulmuş körpələrin MR beyin şəkillərinin avtomatik seqmentasiyası. Neyroşəkil 118:628–641

Moeskops P, Viergever MA, et al. (2016) Qıvrımlı neyron şəbəkəsi ilə MR beyin şəkillərinin avtomatik seqmentasiyası. IEEE Trans Med Imaging 35:1252–1261

Pipitone J, Park MT, Winterburn J, et al. (2014) Çoxlu avtomatik yaradılan şablonlardan istifadə edərək bütün hipokampusun və alt sahələrin çox atlaslı seqmentasiyası. Neyroşəkil. 101(101):494

Sanroma G, Benkarim OM, et al. (2016) Ehtimallı təxminlərdən istifadə etməklə tamamlayıcı seqmentləşdirmə üsulları ansamblının yaradılması. Mach Learn Med Image, 27-35

Sanroma G, Benkarim OM, Piella G (2016) Ehtimal təxminlərindən istifadə etməklə tamamlayıcı seqmentləşdirmə üsulları ansamblının yaradılması. Mach Learn Med Image, 27-35

Serag A, Blesa M (2016) Bir neçə atlasla dəqiq öyrənmə (ALFA): MRT yeni doğulmuş beyin ekstraksiyasının alqoritmi və ictimaiyyətə açıq olan 11 üsulla müqayisə. Sci Rep 6:23470

Shao XX, Lin XM et al (2015) Aktiv kontur modelinə əsaslanan Qaraciyər DTI təsvirinin seqmentasiyası metodu, CN, 104361597A[P]. (Çin)

Shi Y, Thompson PM, Zubicaray GID, et al. (2007) Hipokampal səthlərin daxili forma konteksti ilə birbaşa xəritələşdirilməsi. Neyroimage 37(3):792

Wang XH, Fang LL (2013) Aktiv kontur modelinə əsaslanan təsvirin seqmentasiyası sorğusu. Pattern Recogn Artif Intell 26(8):751–760. (Çin)

Wang L, Gao Y, et al. (2015) LİNKLƏR: körpə beyin şəkillərinin seqmentasiyası üçün öyrənmə əsaslı çoxmənbəli İnteqrasiya çərçivəsi. Neyroşəkil 108:160–172

Wang Y, Yu Q, Liu Z, et al. (2016) Diffuziya tenzor təsvirinin qeydiyyatı alqoritmlərinin qiymətləndirilməsi. Multimed Alətlər Tətbiqi 13:1–18

Warfield SK, Zou KH, Wells WM (2004) Sinxron həqiqət və performans səviyyəsinin qiymətləndirilməsi (STAPLE): təsvirin seqmentləşdirilməsinin təsdiqi üçün alqoritm. IEEE Trans Med Şəkil 23(7):903

Wolz R, Heckemann RA, Aljabar P, et al. (2010) 4D qrafiklə kəsilmiş seqmentasiyadan istifadə edərək hipokampal atrofiyanın ölçülməsi: ADNI-yə tətbiq. Neyroşəkil 52 (1): 109-118

Woolrich M, Hunt L, Groves A, et al. (2011) Adaptiv məlumatların kovariansı matrisinin nizamlanması üçün Bayesian PCA-dan istifadə edərək MEG şüa formalaşması. Neyroimage 57(4):1466

Zimmerman-moreno G, Mayer A, Greenspan H (2008) DTI beyin lifi yollarının sürətli seqmentasiyası üçün təsnifat ağacları. In: IEEE Kompüter Cəmiyyətində kompüter görmə və nümunənin tanınması seminarları üzrə konfrans. CVPRW’08. IEEE, səh 1-7


Diz Ağrısı üçün Proloterapiya

Dizinə Proloterapiya iynəsi almağa hazırlanan xəstənin bu görüntüsündə dəridəki nöqtələr dizin inyeksiya edilməli olan sahələrini təmsil edir. Bu xüsusi xəstənin dizində 50 nöqtə var. Hər bir nöqtə, hər bir inyeksiyanın veriləcəyi yeri təmsil edəcək. Bu, diz üçün hərtərəfli Proloterapiya müalicəsidir.


NƏTİCƏ

İnsan (178 049 sayt), siçan (110 959 sayt), siçovul (6348 sayt), zebra balığı (63 998) daxil olmaqla, yeddi əsas ayırdetmə texnologiyasından müəyyən edilmiş 442,162 unikal m 6 A sahəsinin yüksək etibarlı kolleksiyası toplanmışdır. saytlar), uçmaq (36 913 sayt), Arabidopsis (35 332 sayt) və maya (10 563). Yeddi əsas ayırdetmə texnologiyasından əldə edilən məlumatların cüt-cüt müqayisəsi üçün Əlavə Cədvəl S6-a baxın. Epitranskriptom mənzərəsi üçün biz m 5 C (95 391 sayt), m 1 A (16 346 sayt), Ψ (3137 sayt), m daxil olmaqla altı digər RNT modifikasiyasını əhatə edən yalnız əsas ayırdetmə texnologiyalarından yaradılan 96 profili inteqrasiya etdik. 6 Am (2447 sayt), m 7 G (2525 sayt) və Nm (1835 sayt). Bu, bu günə qədər, əsas ayırdetmə texnologiyalarından yaradılan yüksək etibarlı transkriptom modifikasiyası saytlarının ən əhatəli toplusudur. Biz həmçinin hMPV, KSHV, HCV, RSV, HIV-1, DENV, WNV, ZIKV, HCMV və YFV daxil olmaqla, 8 infeksiya mərhələsində 10 virus növündən viral transkriptlərdə m 6 A saytlarını topladıq. Təhlil patogenezlə əlaqəli cəmi 5388 genetik mutasiya aşkar etdi ki, bu da bu etibarlı m 6 A saytlarının m 6 A əmələ gətirən DRACH motivini məhv edə bilər və m 6 A funksiyasını 134 müxtəlif növ xəstəliklə potensial olaraq dolayı əlaqələndirir.

İnsanda 46 insan hüceyrə xəttini, 28 yetkin toxumanı və 8 döl toxumasını əhatə edən 109 eksperimental şərait (müxtəlif hüceyrə xətti/toxuması və ya müalicəsi) üçün kəmiyyət m 6 A profilləri (hər bir m 6 A sahəsinin metilləşmə səviyyələri) təmin edilmişdir. Siçan üçün 25 hüceyrə xəttini və 10 siçan toxumasını əhatə edən cəmi 80 epitranskriptom profili var. Uyğunlaşan gen ifadə profilləri də müqayisəli təhlil üçün mövcuddur, çünki tez-tez asanlıqla ifadə olunan genlərdə yerləşən metilasiya sahələrinə diqqət yetirmək faydalıdır.

İnsan, siçan, siçovul, zebra balığı, donuz, meymun və şimpanze arasında iki onurğalı növü arasında qorunan m 6 A sahələrini müəyyən etmək üçün konservasiya təhlili aparılmışdır (Cədvəl 1-ə bax). İnsan və siçan arasında təxminən 22 000 m 6 A sahəsinin (6193 insan genində yerləşir) qorunduğu aşkar edilmişdir ki, bu da insan və siçandakı m 6 A sahələrinin müvafiq olaraq 12,45% və 20,15%-ni təşkil edir və dayanacaq yaxınlığında güclü zənginləşdirilmişdir. mRNA-lardakı kodonlar (Əlavə Şəkil S1). Ehtimal olunan GO (62) funksiyaları, ehtimal ki, funksional baxımdan daha vacib olan qorunan m 6 A sahələri üçün əvvəllər təsvir edildiyi kimi (46) proqnozlaşdırılıb (Əlavə Materiallarda ətraflı).

Onurğalılar arasında qorunan m 6 A yerləri

. İnsan (178 049 sayt). Siçan (110 959 sayt). Siçovul (6348 sayt). zebra balığı (63 998 sayt). şimpanze (37 456 zirvə). Meymun (38 838 zirvə) . Donuz (121 409 zirvə) .
İnsan 22 359 (20.15%) 1117 (17.60%) 2823 (4.411%) 20 757 (55.41%) 16 832 (43.33%) 22 245 (18.32%)
Siçan22170 (12.45%) 1709 (26.92%) 1725 (2.695%) 8749 (23.35%) 7864 (20.24%) 15 636 (12.87%)
Siçovul1132 (0.635%) 1729 (1.558%) 76 (0.119%) 245 (0.654%) 256 (0.659%) Yoxdur
zebra balığı2922 (1.641%) 2063 (1.859%) 86 (1.354%) Yoxdur Yoxdur Yoxdur
. İnsan (178 049 sayt). Siçan (110 959 sayt). Siçovul (6348 sayt). zebra balığı (63 998 sayt). şimpanze (37 456 zirvə). Meymun (38 838 zirvə) . Donuz (121 409 zirvə) .
İnsan 22 359 (20.15%) 1117 (17.60%) 2823 (4.411%) 20 757 (55.41%) 16 832 (43.33%) 22 245 (18.32%)
Siçan22170 (12.45%) 1709 (26.92%) 1725 (2.695%) 8749 (23.35%) 7864 (20.24%) 15 636 (12.87%)
Siçovul1132 (0.635%) 1729 (1.558%) 76 (0.119%) 245 (0.654%) 256 (0.659%) Yoxdur
zebra balığı2922 (1.641%) 2063 (1.859%) 86 (1.354%) Yoxdur Yoxdur Yoxdur

Qeyd: Əsas ayırdetmə epitranskriptom data dəstləri yalnız insan, siçan, siçovul və zebra balığı üçün əlçatandır. Donuz, meymun və şimpanze üçün m 6 A-seq məlumatlarından yalnız m 6 A zirvələri mövcuddur. N/A o deməkdir ki, UCSC LiftOver aləti iki növ arasında homoloji koordinatların çevrilməsini dəstəkləmir və mühafizə təhlili aparılmayıb.

Onurğalılar arasında qorunan m 6 A yerləri

. İnsan (178 049 sayt). Siçan (110 959 sayt). Siçovul (6348 sayt). zebra balığı (63 998 sayt). şimpanze (37 456 zirvə). Meymun (38 838 zirvə) . Donuz (121 409 zirvə) .
İnsan 22 359 (20.15%) 1117 (17.60%) 2823 (4.411%) 20 757 (55.41%) 16 832 (43.33%) 22 245 (18.32%)
Siçan22170 (12.45%) 1709 (26.92%) 1725 (2.695%) 8749 (23.35%) 7864 (20.24%) 15 636 (12.87%)
Siçovul1132 (0.635%) 1729 (1.558%) 76 (0.119%) 245 (0.654%) 256 (0.659%) Yoxdur
zebra balığı2922 (1.641%) 2063 (1.859%) 86 (1.354%) Yoxdur Yoxdur Yoxdur
. İnsan (178 049 sayt). Siçan (110 959 sayt). Siçovul (6348 sayt). zebra balığı (63 998 sayt). şimpanze (37 456 zirvə). Meymun (38 838 zirvə) . Donuz (121 409 zirvə) .
İnsan 22 359 (20.15%) 1117 (17.60%) 2823 (4.411%) 20 757 (55.41%) 16 832 (43.33%) 22 245 (18.32%)
Siçan22170 (12.45%) 1709 (26.92%) 1725 (2.695%) 8749 (23.35%) 7864 (20.24%) 15 636 (12.87%)
Siçovul1132 (0.635%) 1729 (1.558%) 76 (0.119%) 245 (0.654%) 256 (0.659%) Yoxdur
zebra balığı2922 (1.641%) 2063 (1.859%) 86 (1.354%) Yoxdur Yoxdur Yoxdur

Qeyd: Əsas rezolyusiyaya malik epitranskriptom məlumat dəstləri yalnız insan, siçan, siçovul və zebra balığı üçün əlçatandır. Donuz, meymun və şimpanze üçün m 6 A-seq məlumatlarından yalnız m 6 A zirvələri mövcuddur. N/A o deməkdir ki, UCSC LiftOver aləti iki növ arasında homoloji koordinatların çevrilməsini dəstəkləmir və mühafizə təhlili aparılmayıb.

M 6 A epitranskriptom atlası (m 6 A-Atlas)

Biz m 6 A-Atlas qurduq, hərtərəfli məlumat bazası. N. 6 -metiladenozin (m 6 A) epitranskriptom. m 6 A-Atlas-da təqdim edilən istifadəçi dostu veb interfeysləri istifadəçilərə gen, xəstəlik, funksiya, genomik yer və növ üzrə hərtərəfli şərh edilmiş m 6 A məlumatlarını (Cədvəl 2-ə baxın) axtarmağa, nəzərdən keçirməyə, vizuallaşdırmağa və yükləməyə imkan verir. Maraqlanan genom bölgələrinin interaktiv tədqiqi üçün genom brauzeri inteqrasiya edilib. m 6 A-Atlas verilənlər bazasında təqdim olunan bütün məlumatlar sərbəst şəkildə endirilə və ya paylaşıla bilər. Biz həmçinin iki güclü aləti birləşdirdik: istifadəçi tərəfindən təqdim edilmiş namizəd saytlar siyahısı arasında qorunan m 6 A sahələrini müəyyən etmək üçün istifadə edilən m6A-konservasiya-finder və diferensial metilləşdirilmiş m6-nı qaytaran diferensial-m6A-finder. İki eksperimental şərait arasında yerlər. İstifadəçilərin rahatlığı üçün “kömək” səhifəsində m 6 A-Atlas-dan istifadə qaydaları haqqında ətraflı təlimat yerləşdirilmişdir. m 6 A-Atlas onlayn olaraq sərbəst şəkildə əldə edilə bilər: www.xjtlu.edu.cn/biologicalsciences/atlas.

. Etibarlı m 6 A saytları. Kəmiyyət profilləri. Əsas annotasiya. Onurğalılarda konservasiya. Təxmini funksiyalar. Altı digər RNT modifikasiyası ilə mənzərə. Xəstəlik birliyi.
İnsanBəli Bəli Bəli Bəli Bəli Bəli Bəli
SiçanBəli Bəli Bəli Bəli Bəli Bəli -
SiçovulBəli Bəli Bəli Bəli - - -
zebra balığıBəli Bəli Bəli Bəli - - -
UçmaqBəli Bəli Bəli - - - -
ƏrəbidopsisBəli Bəli Bəli - - - -
MayaBəli Bəli Bəli - - Bəli -
. Etibarlı m 6 A saytları. Kəmiyyət profilləri. Əsas annotasiya. Onurğalılarda konservasiya. Təxmini funksiyalar. Altı digər RNT modifikasiyası ilə mənzərə. Xəstəlik birliyi.
İnsanBəli Bəli Bəli Bəli Bəli Bəli Bəli
SiçanBəli Bəli Bəli Bəli Bəli Bəli -
SiçovulBəli Bəli Bəli Bəli - - -
zebra balığıBəli Bəli Bəli Bəli - - -
UçmaqBəli Bəli Bəli - - - -
ƏrəbidopsisBəli Bəli Bəli - - - -
MayaBəli Bəli Bəli - - Bəli -
. Etibarlı m 6 A saytları. Kəmiyyət profilləri. Əsas annotasiya. Onurğalılarda konservasiya. Təxmini funksiyalar. Altı digər RNT modifikasiyası ilə mənzərə. Xəstəlik birliyi.
İnsanBəli Bəli Bəli Bəli Bəli Bəli Bəli
SiçanBəli Bəli Bəli Bəli Bəli Bəli -
SiçovulBəli Bəli Bəli Bəli - - -
zebra balığıBəli Bəli Bəli Bəli - - -
UçmaqBəli Bəli Bəli - - - -
ƏrəbidopsisBəli Bəli Bəli - - - -
MayaBəli Bəli Bəli - - Bəli -
. Etibarlı m 6 A saytları. Kəmiyyət profilləri. Əsas annotasiya. Onurğalılarda konservasiya. Təxmini funksiyalar. Altı digər RNT modifikasiyası ilə mənzərə. Xəstəlik birliyi.
İnsanBəli Bəli Bəli Bəli Bəli Bəli Bəli
SiçanBəli Bəli Bəli Bəli Bəli Bəli -
SiçovulBəli Bəli Bəli Bəli - - -
zebra balığıBəli Bəli Bəli Bəli - - -
UçmaqBəli Bəli Bəli - - - -
ƏrəbidopsisBəli Bəli Bəli - - - -
MayaBəli Bəli Bəli - - Bəli -

LncRNA üzrə Case study: MALAT1

MALAT1-də 7,9 kb uzunluğunda kodlaşdırılmayan RNT-ni kodlayan və 11q13 xromosomunda yerləşən m 6 A RNT metilasiya sahələri burada maraq doğurur. m6A-Atlas verilənlər bazasının ön səhifəsində ‘MALAT1’ geni üzrə axtarış MALAT1 ilə bağlı cəmi 142 m 6 A qeydi qaytarır. Bu, MALAT1-in yüksək dərəcədə m6A-dəyişdirilməsi ilə bağlı məlumatımıza uyğundur (63-66). Bu qeydləri texnologiya (Şəkil 2A) və ya hüceyrə xətti/toxuması (Şəkil 2B) ilə süzgəcdən keçirmək mümkündür. MALAT1 m 6 A saytına kliklədikdən sonra PubMed ID, GEO qoşulma nömrəsi, texnologiya, hüceyrə xətti və müalicə kimi qeydin mənbəyi də daxil olmaqla əlavə məlumat verilir. MALAT1-də yerləşən bütün m 6 A saytlarının ümumi paylanması onların annotasiyaları ilə birlikdə “landşaft” bölməsində (Şəkil 2C) vizuallaşdırılır və onun “Cədvəl” görünüşünə keçərkən yüklənə bilər. Oradan aydın olur ki, dörd MALAT1 m 6 A sahəsi (chr11-də yerləşir: 65267646, 65267843, müvafiq olaraq 65267952 və 65270276, hg19 montajı) təkrar-təkrar 10-dan çox təcrübə ilə aşkar edilmişdir və onların hamısının dörd əsas rezolyusiyasını qoruyur. insan və meymun arasında, onların yayılması və potensial əhəmiyyətli funksiyaları təklif edir. Xüsusilə, chr11:65257646-da yerləşən MALAT1 m 6 A sahəsi (13 təcrübə ilə dəstəklənir) meymun (bir m 6 A-seq təcrübəsi ilə dəstəklənir) və siçan (altı əsas ayırdetmə təcrübəsi ilə dəstəklənir) arasında qorunub saxlanılmışdır (Şəkil 2D). Bu saytın bioloji funksiyaları proqnozlaşdırıldı silosda və GO proqnozlaşdırma panelində göstərilir. Görə bilərik ki, m 6 A saytı USP10, AGO2, TRAF7 və s. (Şəkil 2E) üzərində yerləşən m 6 A saytları ilə ko-metilasiya nümunəsi nümayiş etdirir və şəbəkə əsaslı təhlillər təqsirkar birliyə görə proqnozlaşdırır. DNT təmirində iştirak edən DNT sintezi kimi bir sıra funksiyalarla əlaqəli ola biləcəyi prinsipi (P-dəyər = 0,01297), hüceyrə taleyinin təyini (p-dəyəri = 0,0454) və hüceyrə inkişafının mənfi tənzimlənməsi (P-qiymət = 0,00366) (Şəkil 2F). Bu, MALAT1-in m 6 A tənzimlənməsinin şişin əmələ gəlməsini (67) və embrion inkişafı (68) tənzimlədiyinə dair son tapıntıya uyğundur. >100 müxtəlif bioloji kontekstdə (hüceyrə xətti, toxuma, müalicə, virus infeksiyası və s.) fərdi m 6 A sahəsinin metilasiya profilləri "metilasiya səviyyəsi" panelində tapıla bilər. Müəyyən bir hüceyrə xətti və ya maraq toxuması üçün filtrasiya etmək mümkündür. Ən yüksək metilasiya səviyyəsi iSLK.219 hüceyrə xəttində tapılıb. Qeyd etmək lazımdır ki, bu saytın metilasiya səviyyəsi demək olar ki, əhatə olunan bütün şərtlərdə 0-dan yüksəkdir və bu, onun mövcudluğunu və funksionallığını göstərir. (Şəkil 2G). The matched RNA expression profiles of MALAT1 are also available in the gene expression panel for comparative analysis (Figure 2H). Additionally, post-transcriptional annotation suggests that the m 6 A site is in proximity to the binding position of microRNA hsa-miR-670-3p and 21 RNA binding proteins, including HRNPC, which may be immediately regulated through the m 6 A site. Interestingly, the regulation of interaction between MATLAT1 and HNRNPC via m 6 A methylation has been previously confirmed ( 69).

The m 6 A sites of MALAT1 and related information. (AB) More than 100 m 6 A records of MALAT1 were detected from different technologies and in different cell lines/tissues. (C) The overall distribution pattern of m 6 A sites on MALAT1 transcript is illustrated together with their annotations. (D) An m 6 A site is conserved between human and mouse. (E.) The m 6 A site is co-methylated with sites located on a few genes, which may suggest their functional relevance. (F) The predicted GO functions of an individual m 6 A site. (G) The methylation levels of an m 6 A site under different biological conditions. (H) The matched gene expression profiles of the m 6 A-carrying gene.

The m 6 A sites of MALAT1 and related information. (AB) More than 100 m 6 A records of MALAT1 were detected from different technologies and in different cell lines/tissues. (C) The overall distribution pattern of m 6 A sites on MALAT1 transcript is illustrated together with their annotations. (D) An m 6 A site is conserved between human and mouse. (E.) The m 6 A site is co-methylated with sites located on a few genes, which may suggest their functional relevance. (F) The predicted GO functions of an individual m 6 A site. (G) The methylation levels of an m 6 A site under different biological conditions. (H) The matched gene expression profiles of the m 6 A-carrying gene.

Case study on protein coding gene: SMAD3

SMAD3 (SMAD Family Member 3) has been shown previously shown to promote binding of the m 6 A methyltransferase complex to a subset of transcripts involved in early cell fate decisions ( 70). Of interests here is to check the m 6 A methylation status of this gene. Searching by gene ‘SMAD3’ at the front page of m 6 A-Atlas database returns a total of 44 m 6 A records related to MALAT1. It is possible to further filter these records by technology (Figure 3A) or cell line/tissue (Figure 3B). After clicking an MALAT1 m 6 A site, more information is provided including the source of the record such as PubMed ID, GEO accession number, technology, cell line and treatment. The overall distribution of all the m 6 A (and other RNA modification) sites located on MALAT1 together with their annotations can be visualized in the ‘landscape’ section (Figure 3C), and can be downloaded when switching to its ‘Table’ view. It is clear from there that four MALAT1 RNA modification sites (located on chr15: 67483526, 67358454, 67358455 and 67358461, respectively, hg19 assembly) were repetitively detected by more than 5 base-resolution experiments. However, only the first one (chr15: 67483526) is m 6 A RNA methylation site the others three are all m 5 C sites. The m 6 A site located at chr15: 67483526 (supported by seven experiments) is conserved in monkey and chimp (both supported by one m 6 A-seq experiment) (Figure 3D). We can see from the ‘methylation level’ panel that, the methylation level (log2 fold enrichment) of this site is above 0 for almost all experimental conditions (Figure 3E), showing its prevalent existence and functionality. The highest methylation level was observed under A549 cell lines, and a strong demethylation of the site was observed after METTL3 is knocked down, suggesting the methylation of this site is likely to be METTL3-dependent. Importantly, the m 6 A-forming motif of this site DRACH may be destroyed by a known synonymous mutation (chr15: 67483526) relevant to Thoracic aortic aneurysm and aortic dissection (RCV000292705) and Loeys-Dietz syndrome (RCV000384686), which may indicate a disease-relevant mechanism that functions at the epitranscriptome layer (Figure 3F).

The m 6 A sites of SMAD3 and related information. (AB) More than 40 m 6 A records of SMAD3 were detected from different technologies and in different cell lines/tissues. (C) The overall distribution pattern of m 6 A sites on MALAT1 transcript is illustrated together with their annotations. (D) An m 6 A site is conserved between human, mouse and Chimp. (E.) The m 6 A site shows stable m6A signal (with log2 fold enrichment greater than 0) under different experimental conditions, suggesting its universal existence and prevalence. The highest methylation level was detected under A549 cell lines, and a strong demethylation of the site was observed after METTL3 is knocked down, suggesting the methylation of this site is likely to be METTL3-dependent. (F) A known disease-relevant germline mutation (chr15: 67483526) can destroy the m 6 A forming motif of this m6A site, linking it to epitranscriptome disease pathogenesis.

The m 6 A sites of SMAD3 and related information. (AB) More than 40 m 6 A records of SMAD3 were detected from different technologies and in different cell lines/tissues. (C) The overall distribution pattern of m 6 A sites on MALAT1 transcript is illustrated together with their annotations. (D) An m 6 A site is conserved between human, mouse and Chimp. (E.) The m 6 A site shows stable m6A signal (with log2 fold enrichment greater than 0) under different experimental conditions, suggesting its universal existence and prevalence. The highest methylation level was detected under A549 cell lines, and a strong demethylation of the site was observed after METTL3 is knocked down, suggesting the methylation of this site is likely to be METTL3-dependent. (F) A known disease-relevant germline mutation (chr15: 67483526) can destroy the m 6 A forming motif of this m6A site, linking it to epitranscriptome disease pathogenesis.

Case study: KSHV viral m 6 A

The ‘Virus’ page of m 6 A-Atlas provides the m 6 A sites located on the viral transcripts. Of interests here is the m 6 A methylation sites located on KSHV viral transcripts. After selecting KSHV at the ‘Virus’ page, a total 356 m 6 A sites were returned. Various information related to those sites were provided, including the position, source, strain, gene, width, etc., and it is possible to further narrow down the results by the infected cell line (Figure 4).

Viral m 6 A sites on KSHV transcripts. The 356 m 6 A sites located on KSHV viral transcripts detected under various conditions and infection stages.

Viral m 6 A sites on KSHV transcripts. The 356 m 6 A sites located on KSHV viral transcripts detected under various conditions and infection stages.


Giriş

Three-dimensional (3D) knee kinematic data, measuring knee flexion/extension, abduction/adduction, and internal/external rotation, are increasingly used in gait analysis towards quantifying the knee function [1], understanding pathological knee alterations [2], and assessing the progression of knee pathologies and their impact on the gait [3, 5]. They also offer opportunities for diagnostics [6], classification [7], and therapy of knee musculoskeletal pathologies [8]. Kinematic data are generally given in the form of normalized curves of measurements recorded on a treadmill at regular intervals of time during a gait cycle. Several studies have used knee kinematic data to obtain crucial information about musculoskeletal pathologies [9], to distinguish between knee osteoarthritis and asymptomatic subjects [10], and to further classify osteoarthritis populations with respect to the pathology level of severity [4, 7, 11, 12]. These studies have generally reported, without mentioning specifically the gender corresponding to data measurements, that the high dimensionality of kinematic data, their significant intra-class variability and interclass proximity, usually make their analysis a difficult task. However, no study has attempted to explain this difficulty in terms of objective metrics of data complexity. Instead, informal assessments have been generally invoked to deem knee kinematic data as “simple” or “complex,” using classification rates obtained with a common classifier believed to be appropriate for the type of application at hand [7, 11]. Although such a characterization can be sometimes useful, it does not afford a general, objective, and practical means of assessing the complexity of the data. In this study, we use classifier independent data complexity metrics to evaluate how difficult it can be to classify knee kinematic data.

The design and study of data complexity metrics is an emergent subject in data mining and classification. In this context, complexity measures that correlate linearly with classification error have been investigated in [13, 14]. By examining the performance of several classifiers in a space defined by complexity measures, the studies in [15, 16] were able to build a model of a classifier accuracy based on the data complexity measures divided into three general types: (1) class ambiguity, to characterize the overlap of classes in feature space. This is in general due to class representation features that cause ambiguous interpretations. The study [17] gives a lower bound on the achievable error rate in this case (2) boundary complexity, related to the Kolmogorov complexity [18, 19], defined as the minimum length of a computer program needed to reproduce the class boundary: a classification problem is complex if it takes a “long” algorithm to describe the class boundary. Because the Kolmogorov complexity is algorithmically uncomputable [20], approximate measures are used which describe geometrical properties of data sets. Such measures, which depend on the data set only, can guide the selection of appropriate classifiers and (3) geometry and density of manifolds, which describe sample sparsity, and feature space dimensionality.

This study investigates such complexity metrics to evaluate knee kinematic data complexity, and does so for both single features, i.e., features considered individually, and global features, i.e., for multiple features taken simultaneously. The data describe the temporal variation of the three dimensions of knee rotation during locomotion, namely knee flexion/extension, abduction/adduction, and internal/external, in pathology classification problems involving knee osteoarthritis. Osteoarthritis (OA) is the most common type of musculoskeletal disorder and the knee is one of the most affected joints [21]. The kinematic data have interesting characteristics: (i) they reflect the functional status of the knees, (ii), they are objective non-invasive measurements and non-radiant like conventional static X-ray imaging and, (iii) they can be used further by health care professionals to personalize, and therefore enhance, care pathways of knee OA patients. Traditionally, kinetic (rather than kinematic) variables, the external knee adduction moment in particular, have been used in the assessment of the progression and severity of knee OA. However, their measurement needs sophisticated setups, which are, generally, available only in specialized gait study laboratories (Simon 2004). Kinematic data, instead, are acquired in a normal clinical setting, using a commercially available treadmill and a simple non invasive knee attachment system.


Videoya baxın: EMB-TECH - YASİN ŞENBABAOĞLU - BİYOİNFORMATİK (Sentyabr 2022).


Şərhlər:

  1. Juktilar

    Əlbəttə. Bu idi və mənimlə. Bu mövzuda ünsiyyət qura bilərik. Burada və ya PM-də.

  2. Duzilkree

    once you can lick

  3. Rikward

    Nadir hallarda. It is possible to tell, this exception :) from the rules

  4. Fenritaur

    Happens even more cheerfully :)

  5. Birtel

    Əla log evlərinə də inana bilmirəm



Mesaj yazmaq