Selección de marcadores en la segmentación morfológica por Watershed
Nuevo método para la selección de marcadores en la segmentación morfológica por watershed en imágenes de geles en 2-DE
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La electroforesis bidimensional constituye una de las principales tecnologías para el análisis proteómico. El correcto análisis de imágenes de geles en 2-DE es muy importante pues reduce el error humano y aumenta la velocidad de evaluación de los datos. La detección de manchas de proteínas es en muchas vías el paso más crítico del análisis de 2-DE. La segmentación morfológica por watershed controlada por marcadores es una técnica flexible y eficiente para la segmentación de imágenes, aconsejable para imágenes con texturas homogéneas y con gradientes de intensidad débiles, e...
La electroforesis bidimensional constituye una de las principales tecnologías para el análisis proteómico. El correcto análisis de imágenes de geles en 2-DE es muy importante pues reduce el error humano y aumenta la velocidad de evaluación de los datos. La detección de manchas de proteínas es en muchas vías el paso más crítico del análisis de 2-DE. La segmentación morfológica por watershed controlada por marcadores es una técnica flexible y eficiente para la segmentación de imágenes, aconsejable para imágenes con texturas homogéneas y con gradientes de intensidad débiles, es una técnica eficiente para el análisis de manchas de proteínas. La utilización de marcadores permite eliminar la sobresegmentación generada por esta técnica. En este trabajo se desarrolló un algoritmo basado en los máximos de los perfiles horizontales y verticales de la imagen del gel, que permite seleccionar los marcadores apropiados para aplicar con éxito la segmentación por watershed y detectar con precisión las manchas de proteínas en las imágenes de 2-DE.
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