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CytoSeg 2.0

  • Motivation: Actin filaments (AFs) are dynamic structures that substantially change their organization over time. The dynamic behavior and the relatively low signal-to-noise ratio during live-cell imaging have rendered the quantification of the actin organization a difficult task. Results: We developed an automated image-based framework that extracts AFs from fluorescence microscopy images and represents them as networks, which are automatically analyzed to identify and compare biologically relevant features. Although the source code is freely available, we have now implemented the framework into a graphical user interface that can be installed as a Fiji plugin, thus enabling easy access by the research community.

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Verfasserangaben:Jacqueline NowakORCiDGND, Kristin Gennermann, Staffan PerssonORCiDGND, Zoran NikoloskiORCiDGND
DOI:https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa035
ISSN:1367-4803
ISSN:1460-2059
Pubmed ID:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31971582
Titel des übergeordneten Werks (Englisch):Bioinformatics
Untertitel (Englisch):automated extraction of actin filaments
Verlag:Oxford Univ. Press
Verlagsort:Oxford
Publikationstyp:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Datum der Erstveröffentlichung:23.01.2020
Erscheinungsjahr:2020
Datum der Freischaltung:13.07.2023
Band:36
Ausgabe:9
Seitenanzahl:2
Erste Seite:2950
Letzte Seite:2951
Fördernde Institution:German Federal Ministry of Research and Education project SHAPENET; [031L0177A]; Australian Research CouncilAustralian Research Council; [DP19001941, FT160100218]; IRRTF grant from the University of Melbourne
Organisationseinheiten:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Biochemie und Biologie
DDC-Klassifikation:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 57 Biowissenschaften; Biologie / 570 Biowissenschaften; Biologie
Peer Review:Referiert
Publikationsweg:Open Access / Hybrid Open-Access
DOAJ gelistet
Lizenz (Deutsch):License LogoCC-BY - Namensnennung 4.0 International
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