Dissertação

{pt_PT=Deep Learning techniques for Cell stage Classification} {} EVALUATED

{pt=O ciclo celular corresponde aos vários processos e mecanismos que ocorrem durante as diversas fases da vida de uma célula e a progressão correta ao longo do mesmo é essencial para a manutenção da vida. Para uma célula eucariótica típica, este ciclo pode ser separado em 2 fases principais: a interfase, durante a qual a célula está em crescimento, e a mitose, onde a célula se separa em duas células filhas. A interfase pode ainda ser dividida em 3 fases principais, G1, onde a célula está em fase de crescimento, a fase S, onde o DNA celular é replicado e a fase G2, durante a qual a célula continua a preparação para a mitose. Devido à importância do ciclo celular, a classificação correta da fase celular é essencial para a pesquisa biológica e farmacológica. Porém, os métodos atuais de classificação celular baseiam-se tradicionalmente na microscopia fluorescente e em análises populacionais. Assim sendo, estes métodos apresentam algumas desvantagens, como a necessidade de marcadores biológicos específicos ou a destruição da cultura celular para determinar a fase celular. Como tal, neste projecto é proposto um novo método que se baseia no uso de culturas de células marcadas com o composto DAPI (uma das técnicas de microscopia fluorescente mais comuns) e técnicas de deep learning. Utilizando algoritmos de deep learning, este método é capaz de classificar células isoladamente sem depender de análises populacionais e sem necessitar de marcadores biológicos específicos, resultando num processo bastante mais simples para classificar a fase celular. , en=The various phases and mechanisms that happen sequentially during the life of a cell form the cell cycle and the correct progression along this cycle is essential for the maintenance of life. For a typical eukaryotes cell, this cycle can be separated into 2 main phases: interphase, during which the cell is growing, and mitosis, where the cell separates into two daughter cells. The interphase can be further divided into 3 main phases, G1, where the cell is growing, the S phase, where the DNA is replicated and the G2 phase during which the cell continues growing in preparation for mitosis. Due to the importance of the cellular cycle, the correct staging of a cell (i.e. correct classification of its current phase) is of the utmost importance for biological and pharmacological research. However, current methods for cell staging have traditionally relied on fluorescence microscopy and the analysis of cell population and present some drawbacks such as the need for specific biological markers or the destruction of the cell culture to determine its stage. As such, in this project, a new method that relies on the use of DAPI stained cell cultures (one of the most common cell imaging techniques) and deep learning techniques is proposed. By using deep learning algorithms, this method is capable of classifying single data points without relying on cell population analysis and will not require specific biological markers, resulting in a fairly simpler process to achieve cell staging.}
{pt=Deep Learning, Composto DAPI, Microscopia Fluorescente, Ciclo Celular, Rede Neuronal Convolucional, en=Deep learning, DAPI staining, Fluorescent Microscopy, Cell Cycle, Convolutional Neural Network}

Outubro 29, 2020, 11:0

Orientação

ORIENTADOR

Luís Manuel Marques Custódio

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

João Miguel Raposo Sanches

Departamento de Bioengenharia (DBE)

Professor Associado