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The next-generation Event Horizon Telescope (ngEHT) will be a significant enhancement of the Event Horizon Telescope (EHT) array, with ∼10 new antennas and instrumental upgrades of existing antennas. The increased uv-coverage, sensitivity, and frequency coverage allow a wide range of new science opportunities to be explored. The ngEHT Analysis Challenges have been launched to inform the development of the ngEHT array design, science objectives, and analysis pathways. For each challenge, synthetic EHT and ngEHT datasets are generated from theoretical source models and released to the challenge participants, who analyze the datasets using image reconstruction and other methods. The submitted analysis results are evaluated with quantitative metrics. In this work, we report on the first two ngEHT Analysis Challenges. These have focused on static and dynamical models of M87* and Sgr A* and shown that high-quality movies of the extended jet structure of M87* and near-horizon hourly timescale variability of Sgr A* can be reconstructed by the reference ngEHT array in realistic observing conditions using current analysis algorithms. We identify areas where there is still room for improvement of these algorithms and analysis strategies. Other science cases and arrays will be explored in future challenges.
AimIn PET imaging, the different types of radiotracers and accumulations, as well as the diversity of disease patterns, make the analysis of molecular imaging data acquired in vivo challenging. Here, we evaluate and validate a semi-automated MRI template-based data analysis tool that allows preclinical PET images to be aligned to a self-created PET template. Based on the user-defined volume-of-interest (VOI), image data can then be evaluated using three different semi-quantitative parameters: normalized activity, standardized uptake value, and uptake ratio.
Materials and MethodsThe nuclear medicine Data Processing Analysis tool (NU_DPA) was implemented in Matlab. Testing and validation of the tool was performed using two types of radiotracers in different kinds of stroke-related brain diseases in rat models. The radiotracers used are 2-[\(^{18}\)F]fluoro-2-deoxyglucose ([\(^{18}\)F]FDG), a metabol\(^{68}\)Ga]Ga-Fucoidan, a target-selective radioligand specifically binding to p-selectin. After manual image import, the NU_DPA tool automatically creates an averaged PET template out of the acquired PET images, to which all PET images are then aligned onto. The added MRI template-based information, resized to the lower PET resolution, defines the VOI and also allows a precise subdivision of the VOI into individual sub-regions. The aligned PET images can then be evaluated semi-quantitatively for all regions defined in the MRI atlas. In addition, a statistical analysis and evaluation of the semi-quantitative parameters can then be performed in the NU_DPA tool.
ResultsUsing ischemic stroke data in Wistar rats as an example, the statistical analysis of the tool should be demonstrated. In this [\(^{18}\)F]FDG-PET experiment, three different experimental states were compared: healthy control state, ischemic stroke without electrical stimulation, ischemic stroke with electrical stimulation. Thereby, statistical data evaluation using the NU_DPA tool showed that the glucose metabolism in a photothrombotic lesion can be influenced by electrical stimulation.
ConclusionOur NU_DPA tool allows a very flexible data evaluation of small animal PET data in vivo including statistical data evaluation. Using the radiotracers [\(^{18}\)F]FDG and [\(^{68}\)Ga]Ga-Fucoidan, it was shown that the semi-automatic MRI-template based data analysis of the NU_DPA tool is potentially suitable for both metabolic radiotracers as well as target-selective radiotracers.
Die Messung der Genexpression ist für viele Bereiche der Biologie und Medizin wichtig geworden und unterstützt Studien über Behandlung, Krankheiten und Entwicklungsstadien. Microarrays können verwendet werden, um die Expression von tausenden mRNA-Molekülen gleichzeitig zu messen und ermöglichen so einen Einblick und einen Vergleich der verschiedenen zellulären Bedingungen. Die Daten, die durch Microarray-Experimente gewonnen werden, sind hochdimensional und verrauscht, eine Interpretation der Daten ist deswegen nicht einfach. Obwohl Programme für die statistische Auswertung von Microarraydaten existieren, fehlt vielen eine Integration der Analyseergebnisse mit einer automatischen Interpretationsmöglichkeit. In dieser Arbeit wurde GEPAT, Genome Expression Pathway Analysis Tool, entwickelt, das eine Analyse der Genexpression unter dem Gesichtspunkten der Genomik, Proteomik und Metabolik ermöglicht. GEPAT integriert statistische Methoden zum Datenimport und -analyse mit biologischer Interpretation für Genmengen oder einzelne Gene, die auf dem Microarray gemessen werden. Verschiedene Typen von Oligonukleotid- und cDNAMicroarrays können importiert werden, unterschiedliche Normalisierungsmethoden können auf diese Daten angewandt werden, anschließend wird eine Datenannotation durchgeführt. Nach dem Import können mit GEPAT verschiedene statische Datenanalysemethoden wie hierarchisches, k-means und PCA-Clustern, ein auf einem linearen Modell basierender t-Test, oder ein Vergleich chromosomaler Profile durchgeführt werden. Die Ergebnisse der Analysen können auf Häufungen biologischer Begriffe und Vorkommen in Stoffwechselwegen oder Interaktionsnetzwerken untersucht werden. Verschiedene biologische Datenbanken wurden integriert, um zu jeder Gensonde auf dem Array Informationen zur Verfügung stellen zu können. GEPAT bietet keinen linearen Arbeitsablauf, sondern erlaubt die Benutzung von beliebigen Teilmengen von Genen oder biologischen Proben als Startpunkt einer neuen Analyse oder Interpretation. Dabei verlässt es sich auf bewährte Datenanalyse-Pakete, bietet einen modularen Ansatz zur einfachen Erweiterung und kann auf einem verteilten Computernetzwerk installiert werden, um eine große Zahl an Benutzern zu unterstützen. Es ist unter der LGPL Open-Source Lizenz frei verfügbar und kann unter http://gepat.sourceforge.net heruntergeladen werden.