Wissenschaft

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Mikroskopie

Bildanalyse: 100% automatisch

30.05.2012 - Am Institut für Molekulare Biotechnologie in Wien (IMBA) wurde eine neue Methode entwickelt, mit der sich Mikroskopiebilder erstmals vollständig automatisiert auswerten lassen.

Bisher kam bei der Auswertung mikroskopischer Aufnahmen vor allem das sogenannte Supervised Machine Learning zum Einsatz. Dabei werden einem Computer von Wissenschaftlern genaue Kriterien vorgegeben, nach denen dieser die Daten sortiert – im Extremfall bis zu mehrere Millionen Bilder pro Experiment. Das Team um den Biologen Daniel Gerlich wählte einen anderen Ansatz: Statt den Vorgaben eines Forschers zu folgen, identifizierte der Computer selbständig die notwendigen Kriterien, nach denen die Bilder zugeordnet werden müssen. Dieses neue Verfahren, das Unsupervised Machine Learning, stellten die Wissenschaftler im Fachmagzin Nature Methods vor. Es birgt entscheidende Vorteile im Vergleich zum älteren Modell. Ohne den menschlichen Einfluss ist eine höhere Objektivität ebenso gewährleistet wie eine bessere Reproduzierbarkeit der Ergebnisse, hinzu kommt eine beträchtliche Zeitersparnis. „Der Biologe wird natürlich auch in Zukunft gebraucht, aber statt monoton Bilder auszuwerten kann er sich seinen eigentlichen Aufgaben zuwenden, wie Hypothesen aufzustellen oder Experimente zu designen“, sagt Daniel Gerlich.

Gerlich selbst setzte die Technik beim Thema Zellteilung ein: Mit der Vorgabe, die Teilung der Zelle in sechs Phasen zu unterscheiden, konnte das System selbstständig die strukturellen Veränderungen während des Teilungsprozesses erkennen und ähnlich aussehende Bilder den einzelnen Teilungsphasen zuordnen, so Gerlich. Das größte Problem vollautomatisierter Zellerkennung – die hohe Variabilität der Zellstrukturen – lösten Gerlich und seine Gruppe, indem sie eine Zeitkomponente einfügten. Es wurden also keine isolierten Bilder mehr betrachtet, sondern zeitliche Abläufe, was die Ergebnisse im Vergleich zu herkömmlichen Methoden wesentlich genauer machte. So setzte, laut Gerlich, erst die Zeitachse die vielen einzelnen Datensätze in den richtigen Zusammenhang. Dadurch könne Unsupervised Machine Learning zu einem wertvollen Werkzeug der modernen Zellbiologie werden.

http://www.transkript.de/nachrichten/wissenschaft/2012-02/bildanalyse-100-automatisiert.html

Grüne Gentechnik

01.02.2016 Pflanzen, deren Erbgut mittels Genome Editing geändert wurde, sind keine gentechnisch veränderten Organismen im Sinne des Gentechnikrechts. Zu diesem Ergebnis ist nun eine internationale Forscher-Allianz gekommen.

Medizinische Forschung

06.01.2016 Die Ergebnisse zahlreicher wissenschaftlicher Studien werden durch das „Verschwinden“ von Versuchstieren aus Statistiken getrübt. Zu diesem Schluss kommt ein Forscherteam um Ulrich Dirnagl, Leiter der Abteilung für Experimentelle Neurologie an der Charité – Universitätsmedizin Berlin.

Regenerative Medizin

04.01.2016 Für das verbliebene Rumpfteam des Translationszentrums für Regenerative Medizin in Leipzig geht es weiter. Der Freistaat Sachsen hat dem Zentrum Ende Dezember eine Finanzierungszusage gegeben. Für die Jahre 2016 bis 2018 stehen je 1 Mio. Euro bereit.

Biomarker

09.11.2015 Forscher an der Universität Würzburg haben einen neuen Biomarker entwickelt, mit dem sich feststellen lässt, von welchem der verfügbaren Multiple-Sklerose-Medikamente Patienten am ehesten profitieren.

Biochemie

26.10.2015 Ein internationales Forscherteam unter Beteiligung Münchener Forscher hat das Bananenprotein Banlec so optimiert, dass es als antiviraler Wirkstoff genutzt werden könnte.

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Toxikologie

19.10.2015 Ein europaweites Pilotprojekt soll neue Grundlagen zur tierversuchsfreien und effizienteren Sicherheitsbewertung von Chemikalien schaffen. Für EU-Toxrisk stehen in den kommenden sechs Jahren rund 30 Mio. Euro zur Verfügung.

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06.10.2015 Drei Forscher teilen sich die höchste Auszeichnung für Mediziner: Für die Entwicklung von Therapien gegen parasitäre Erkrankungen werden die Chinesin Youyou Tu, der Ire William C. Campbell und der Japaner Satoshi Omura mit dem Medizin-Nobelpreis geehrt.

Forschungskooperation

23.09.2015 Die Universität zu Köln und das Unternehmen Taros Chemicals GmbH & Co. KG in Dortmund starten ein gemeinsames Projekt, bei dem neuartige Trägermaterialien für die Gewebezüchtung entwickelt werden sollen.

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