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一般に、真核細胞の機能的コンパートメント化は、その区画内のタンパク質の微分出現によって反映されることが認められています。タンパク質の位置と生理学的機能は密接に関連しています。したがって、タンパク質の局所情報は、生物学的プロセスにおけるその役割を理解するために重要です。蛍光顕微鏡による細胞内構造に存在するタンパク質の視覚化は、細胞生物学の日常的なアプローチとなり、よく特徴付けられたマーカーとの共局在を評価するためにますます使用されています。ただし、共局在研究のための画像分析方法は、競合と謎の分野です。したがって、現在使用されている最も現在使用されている共局在分析方法をレビューし、画像の獲得とその後の分析に重要な基本的な光学概念を導入することを実施しました。適切な共局在分析に先行するはずの画像の獲得と治療のための実用的なヒントの要約を提供します。さらに、さまざまな生物学的共局在の状況に対する共局在ツールの応用と実現可能性について説明し、それぞれの長所と短所について説明します。現在のグローバル統計方法と新しいオブジェクトベースのアプローチを統合するJacopという名前のImageJの下で、細胞内共局在分析のための新しいツールボックスを作成しました。
一般に、真核細胞の機能的コンパートメント化は、その区画内のタンパク質の微分出現によって反映されることが認められています。タンパク質の位置と生理学的機能は密接に関連しています。したがって、タンパク質の局所情報は、生物学的プロセスにおけるその役割を理解するために重要です。蛍光顕微鏡による細胞内構造に存在するタンパク質の視覚化は、細胞生物学の日常的なアプローチとなり、よく特徴付けられたマーカーとの共局在を評価するためにますます使用されています。ただし、共局在研究のための画像分析方法は、競合と謎の分野です。したがって、現在使用されている最も現在使用されている共局在分析方法をレビューし、画像の獲得とその後の分析に重要な基本的な光学概念を導入することを実施しました。適切な共局在分析に先行するはずの画像の獲得と治療のための実用的なヒントの要約を提供します。さらに、さまざまな生物学的共局在の状況に対する共局在ツールの応用と実現可能性について説明し、それぞれの長所と短所について説明します。現在のグローバル統計方法と新しいオブジェクトベースのアプローチを統合するJacopという名前のImageJの下で、細胞内共局在分析のための新しいツールボックスを作成しました。
It is generally accepted that the functional compartmentalization of eukaryotic cells is reflected by the differential occurrence of proteins in their compartments. The location and physiological function of a protein are closely related; local information of a protein is thus crucial to understanding its role in biological processes. The visualization of proteins residing on intracellular structures by fluorescence microscopy has become a routine approach in cell biology and is increasingly used to assess their colocalization with well-characterized markers. However, image-analysis methods for colocalization studies are a field of contention and enigma. We have therefore undertaken to review the most currently used colocalization analysis methods, introducing the basic optical concepts important for image acquisition and subsequent analysis. We provide a summary of practical tips for image acquisition and treatment that should precede proper colocalization analysis. Furthermore, we discuss the application and feasibility of colocalization tools for various biological colocalization situations and discuss their respective strengths and weaknesses. We have created a novel toolbox for subcellular colocalization analysis under ImageJ, named JACoP, that integrates current global statistic methods and a novel object-based approach.
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