Автоматический анализ изображений ДНК-микрочипов с использованием математической морфологии

Мотивировка: ДНК-микрочипы — экспериментальная технология, состоящая из массивов тысяч дискретных последовательностей ДНК, напечатанных на стеклянных предметных пластинках. Анализ изображений является важным аспектом экспериментов с микрочипами: цель этого этапа — свести изображение пятен к таблице с измерением интенсивности для каждого пятна. Эффективный, точный и автоматический анализ изображений ДНК-пятен необходим для применения этой технологии в лабораторной практике. Результаты: Мы представляем автоматический ненадзорный набор алгоритмов для быстрого и точного извлечения данных о пятнах из ДНК-микрочипов с использованием морфологических операторов, устойчивых к вариациям интенсивности и артефактам. Подход можно суммировать следующим образом. Изначально алгоритм разметки (gridding) обеспечивает автоматическую сегментацию изображения микрочипа на квадранты пятен, которые затем анализируются индивидуально. Далее анализ изображений квадрантов пятен осуществляется в пять шагов. Во-первых, выполняется предприближение к количественной оценке, при котором вычисляется закон распределения размеров пятен. Во-вторых, извлечение фонового шума выполняется с помощью морфологической фильтрации по площади. В-третьих, ортогональная сетка обеспечивает первое приближение к локусам пятен. В-четвертых, сегментация пятен или определение границ пятен осуществляется с помощью преобразования водораздела (watershed). В-пятых, контуры обнаруженных пятен позволяют выполнить количественную оценку сигнала или извлечение интенсивностей пятен; в этом отношении исследована модель шума. Производительность алгоритма была сопоставлена с двумя пакетами — ScanAlyze и GenePix — что продемонстрировало его устойчивость и точность.