Počet záznamů: 1
DeepFoci: Deep learning-based algorithm for fast automatic analysis of DNA double-strand break ionizing radiation-induced foci
- 1.
SYSNO ASEP 0555576 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Článek ve WOS Název DeepFoci: Deep learning-based algorithm for fast automatic analysis of DNA double-strand break ionizing radiation-induced foci Tvůrce(i) Vičar, Tomáš (BFU-R) ORCID
Gumulec, J. (CZ)
Kolář, R. (CZ)
Kopečná, Olga (BFU-R) ORCID
Pagáčová, Eva (BFU-R) ORCID
Falková, Iva (BFU-R) ORCID
Falk, Martin (BFU-R) RID, ORCIDCelkový počet autorů 7 Zdroj.dok. Computational and Structural Biotechnology Journal. - : Elsevier - ISSN 2001-0370
Roč. 19, DEC 2021 (2021), s. 6465-6480Poč.str. 16 s. Forma vydání Tištěná - P Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. SE - Švédsko Klíč. slova alternative splicing variant ; complex cell responses ; gamma-h2ax foci ; chromatin-structure ; h2ax phosphorylation ; nanoscopy techniques ; histone h2ax Obor OECD Biochemistry and molecular biology CEP GC20-04109J GA ČR - Grantová agentura ČR GA19-09212S GA ČR - Grantová agentura ČR Způsob publikování Open access Institucionální podpora BFU-R - RVO:68081707 UT WOS 000731411300007 EID SCOPUS 85120749934 DOI 10.1016/j.csbj.2021.11.019 Anotace DNA double-strand breaks (DSBs), marked by ionizing radiation-induced (repair) foci (IRIFs), are the most serious DNA lesions and are dangerous to human health. IRIF quantification based on confocal microscopy represents the most sensitive and gold-standard method in radiation biodosimetry and allows research on DSB induction and repair at the molecular and single-cell levels. In this study, we introduce DeepFoci a deep learning-based fully automatic method for IRIF counting and morphometric analysis. DeepFoci is designed to work with 3D multichannel data (trained for 53BP1 and gamma H2AX) and uses U-Net for nucleus segmentation and IRIF detection, together with maximally stable extremal region-based IRIF segmentation. Pracoviště Biofyzikální ústav Kontakt Jana Poláková, polakova@ibp.cz, Tel.: 541 517 244 Rok sběru 2022 Elektronická adresa https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2001037021004840?via%3Dihub
Počet záznamů: 1