Motion patterns of subviral particles: Digital tracking, image data processing and analysis

At the Institute of Virology, Philipps-University, Marburg, Germany, currently research on the understanding of the transport mechanisms of Ebola- and Marburgvirus nucleocapsids is carried out. This research demands a profound knowledge about the various motion characteristics of the nucleocapids. T...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser: Rausch, Andreas Ulrich Leonhard
Beteiligte: Becker, Stephan (Prof. Dr.) und Schanze, Thomas (Prof. Dr.) (BetreuerIn (Doktorarbeit))
Format: Dissertation
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Philipps-Universität Marburg 2022
Schlagworte:
Online Zugang:PDF-Volltext
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Am Institut für Virologie der Philipps-Universität, Marburg, Deutschland, werden derzeit Forschungen zum Verständnis der Transportmechanismen von Ebola- und Marburgvirus-Nukleokapsiden durchgeführt. Diese Forschung erfordert ein profundes Wissen über die verschiedenen Bewegungseigenschaften der Nukleokapside. Die Analyse großer Mengen von Proben durch konventionelle manuelle Auswertung ist aufwändig und führt nicht immer zu reproduzierbaren und vergleichbaren Ergebnissen. In einer Kooperation zwischen dem Institut für Virologie, Marburg, und dem Institut für Biomedizinische Technik, Technische Hochschule Mittelhessen, Gießen, werden Algorithmen entwickelt und programmiert, die eine automatische Verfolgung von subviralen Partikeln in fluoreszenzmikroskopischen Bildsequenzen ermöglichen. Die Algorithmen bilden eine Schnittstelle zwischen der biologischen und der algorithmischen Domäne. Außerdem werden Methoden zur automatischen Parametrisierung und Klassifizierung von subviralen Partikelbewegungen geschaffen. Geometrische und mathematische Ansätze, wie z.B. Krümmungs-, Fraktale Dimensions- und mittlere quadratische Verschiebungsbestimmung werden angewendet. Statistische Methoden werden eingesetzt, um die gemessenen Parameter der subviralen Partikelbewegung zwischen verschiedenen biologischen Proben zu vergleichen. In dieser Arbeit werden die biologischen, mathematischen und algorithmischen Grundlagen beschrieben und der Stand der Technik anderer Forschungsgruppen vorgestellt und verglichen. Die Algorithmen zur Verfolgung, Parametrisierung, Klassifizierung und statistischen Analyse subviraler Partikelspuren werden im Abschnitt Methoden vorgestellt. Alle Methoden werden mit simulierten Daten getestet und/oder mit Daten verglichen, die von einem Virologen validiert wurden. Die Methoden werden auf eine Reihe von realen fluoreszenzmikroskopischen Bildsequenzen von mit dem Marburgvirus infizierten lebenden Zellen angewandt. Das Kapitel Ergebnisse zeigt, dass die subvirale Partikelbewegung mit den vorgestellten Tracking- und Analysemethoden erfolgreich analysiert werden kann. Darüber hinaus werden Unterschiede zwischen den subviralen Partikelbewegungen in den untersuchten Gruppen erkannt. Eine weitere Optimierung mit manuell ausgewerteten Daten könnte jedoch die Ergebnisse weiter verbessern. Die in dieser Arbeit entwickelten Methoden erweitern das Wissen über den Nukleokapsid-Transport und können für die Entwicklung effektiver antiviraler Wirkstoffe zur Behandlung von Ebola- und Marburgvirus-Erkrankungen wertvoll sein. Die Arbeit schließt mit einem Kapitel „Discussion and Conclusions“ ab.