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Pre-Procesamiento de Imágenes de Electroforesis Bidimensional en Gel Aplicado al Análisis Proteómico
- Publication Year :
- 2017
-
Abstract
- El uso de la proteomica es uno de los topicos de investigacion mas activos en la biotecnologia, la cual se refiere a toda aplicación tecnológica que utilice sistemas biológicos y organismos vivos o sus derivados para la creacion o modi ficacion de productos o procesos para usos específicos. Dentro de la proteomica, la electroforesis bidimensional en gel (2DGE) es la herramienta mas utilizada para la separacion e identi cacion de proteínas. Esta técnica se ha mantenido como la forma m as viable de obtener resultados con ables y reproducibles en el analisis proteomico. En la actualidad, existen numerosos metodos y software para el procesamiento de imágenes de geles obtenidos a partir de la electroforesis bidimensional. Sin embargo, no existe aun un sistema able, automatizado y de alta reproducibilidad, debido a las anomalías presentes en este tipo de imagenes. Entre las anomalías mas comunes se encuentran líneas verticales, puntos difusos y el ruido, las cuales di ficultan el procesamiento de las imagenes. Este proyecto de investigacion desarrollo una metodología de pre-procesamiento de imagenes de geles bidimensionales aplicada al analisis proteomico, utilizando tecnicas deprocesamiento digital de imagenes como normalizacion de imagen, correccion de fondo y ltrado no lineal. Para el desarrollo de este trabajo se realiz o una comparaci on cuantitativa y cualitativa de diferentes tecnicas de pre-procesamiento utilizando imagenes 2DGE tanto sinteticas como reales. A partir de la comparacion de las tecnicas de pre-procesamiento encontradas en la literatura, se propuso una metodología multinivel, que permite mitigar diferentes tipos de anomalías de las imágenes 2DGE. Con la metodología multinivel propuesta se logro una mejora del 34% respecto a la aplicacion de tecnicas de manera individual sobre imagenes 2DGE sinteticas
Details
- Database :
- OAIster
- Notes :
- Spanish
- Publication Type :
- Electronic Resource
- Accession number :
- edsoai.on1319498236
- Document Type :
- Electronic Resource