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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37793
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Ferreira, Breno Henrique de Oliveira | - |
dc.date.accessioned | 2023-05-02T20:07:57Z | - |
dc.date.available | 2023-05-02T20:07:57Z | - |
dc.date.issued | 2023-03-08 | - |
dc.identifier.citation | FERREIRA, Breno Henrique de Oliveira. Caracterização e análise de regiões celulares em imagens de marcação fluorescente de larvas da Drosophila melanogaster. 2023. 32 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37793 | - |
dc.description.abstract | Drosophila melanogaster, commonly known as fruit fly, is considered one of the main study models used in biomedicine. Its gene expression patterns are widely studied in the form of digital images, allowing for investigation of a wide range of biological phenomena. In this project, images of larvae from this fly are used to identify the role of Calpain A protein in the innate immune response of Drosophila. Using image segmentation techniques on the provided image set, masks were generated for nuclear and cytoplasmic quantification in the context of the fat body (tissue responsible for the production of antimicrobial and antifungal peptides in response to Toll pathway activation). Finally, new visualization tool was implemented using the D3.js library for integrated visualization of segmentation results and main features of nuclear and cytoplasmic regions. As a result, nuclear segmentation was achieved, obtaining masks that allowed for accurate identification of cellular nuclei and quantification of protein expression intensity in the nuclei. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Pesquisa sem auxílio de agências de fomento | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Segmentação de imagens | pt_BR |
dc.subject | Image segmentation | pt_BR |
dc.subject | Quantificação nuclear | pt_BR |
dc.subject | Drosophila melanogaster | pt_BR |
dc.subject | D3.js | pt_BR |
dc.subject | Visualização | pt_BR |
dc.subject | Nuclear quantification | pt_BR |
dc.subject | Visualization | pt_BR |
dc.title | Caracterização e análise de regiões celulares em imagens de marcação fluorescente de larvas da Drosophila melanogaster | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Travençolo, Bruno Augusto Nassif | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2590427557264952 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Silva, Renato Aparecido Pimentel da | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5178445891550640 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Couto, Leandro Nogueira | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/9500586005920379 | pt_BR |
dc.description.degreename | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | pt_BR |
dc.description.resumo | A Drosophila melanogaster (conhecida como mosca-da-fruta), é considerada um dos principais modelos de estudos usados em biomedicina. Seus padrões de expressão gênica são amplamente estudados na forma de imagens digitais, e permitem investigar uma ampla gama de fenômenos biológicos. Neste projeto, imagens de larvas dessa mosca são utilizadas para identificar o papel da proteína Calpaína A na resposta imune inata de Drosophila. Usando técnicas de segmentação de imagens no conjunto de imagens cedidas foram geradas máscaras para quantificação nuclear no contexto do corpo gorduroso (tecido responsável pela produção de peptídeos antimicrobianos e antifúngicos em resposta à ativação da via de Toll). Por fim, uma ferramenta foi implementada usando a biblioteca D3.js para visualização integrada dos resultados da segmentação e das principais características das regiões nucleares e citoplamáticas. Como resultado, teve-se a segmentação correta das imagens obtendo máscaras, que permitiram identificar os núcleos celulares nas amostra com precisão e quantificar a intensidade de expressão da proteína nos núcleos. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.course | Sistemas de Informação | pt_BR |
dc.sizeorduration | 32 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
Appears in Collections: | TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia) |
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