DNA结合蛋白的AFM图像分析及其应用系统

摘要

在有机体中,DNA与蛋白质的结合发生在DNA的转录、复制、重组、酶切等过程中,对它的研究可以了解基因信息的复制、调节和表达调控等分子基础.对于疾病的诊断、药物疗效评价等生物医学领域有直接的应用价值.AFM(Atomic Force Microscopy,原子力显微镜)成像技术可以用于DNA与蛋白质结合研究.该文对DNA与蛋白质结合实验中得到的AFM图像进行分析,形成了一套较为完整的分析方法,并得到了较好的图像分析结果.在图像预处理中,该文讨论了均值滤波、高斯滤波和中值滤波的滤波算法.然后采用最大熵阈值分割法及局部阈值二值化的方法对目标区域进行分割.实验证明,大窗口的直接局部阈值法和复合局部阈值法对于AFM图像的分辨能力较强,曲线的断裂和噪声较少,能够有效的分开背景和目标物体.在细化处理中,该文分析比较了健壮型细化算法和数学形态学细化算法的效果及效率,结果表明,数学形态学的细化算法能较好的反映原图的信息,得到理想的供后续分析的AFM图像.该文根据DNA分子在图像中的不同缠绕形状,提出了两种求DNA链长度的方法——堆栈法和基于连续方向角的序列跟踪算法.DNA分子上的亮度较高的点,该文将其作为蛋白质结合位点处理,并计算出每个点在图像中的具体位置及其到DNA链端点的距离.实验证明,两种算法所求得的DNA分子长度是相同的,但是基于连续方向角的序列跟踪算法能够按照DNA的拓扑结构,选取正确的跟踪路径,得到蛋白质结合位点到DNA链端点的正确的距离.

目录

文摘

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第一章绪论

§1.1基于STM概念上的AFM的发展

§1.2 AFM的工作原理

§1.3 AFM的应用

§1.3.1 AFM在生物医学中的应用

§1.3.2AFM在研究DNA结合蛋白质中的应用

§1.4本文的研究目标和内容

参考文献

第二章AFM图像的预处理

§2.1 AFM图像的特点

§2.2图像的格式转换

§2.3 AFM图像的滤波

§2.3.1图像的均值滤波

§2.3.2图像的高斯滤波

§2.3.3图像的中值滤波

§2.3.4三种滤波算法的结果比较

§2.4图像分割

§2.4.1 AFM图像的阈值分割

§2.4.2最大熵阈值分割法

§2.4.3局部阈值分割法

§2.4.4最大熵阈值分割法与局部阈值分割法的比较

§2.5图像细化

§2.5.1图像的细化算法

§2.5.2健壮性并行细化算法

§2.5.3数学形态学细化算法

§2.5.4两种细化算法在AFM图像处理中的应用及比较

§2.6细化图像的去噪处理

§2.7本章小结

参考文献

第三章AFM图像中DNA分子长度及蛋白质位点的计算

§3.1 AFM图像中的DNA分子的长度的计算

§3.1.1堆栈法

§3.1.2基于连续方向角的序列跟踪算法

§3.2AFM图像中蛋白质位点信息的计算

§3.2.1 AFM图像中蛋白质位点的判断

§3.2.2蛋白质位点信息的计算

§3.2.3人工干预蛋白质位点的选取

§3.3分析结果输出

§3.4结果比较及分析

第四章AFM图像分析系统的实现

§4.1需求分析

§4.1.1功能需求

§4.1.2软硬件需求

§4.1.3性能需求

§4.2系统设计

§4.2.1 IPL

§4.2.2总体设计

§4.3系统实现

§4.3.1 AFMIAS系统的界面

§4.3.2 AFMIAS系统的使用

§4.4测试

§4.4.1测试用例

§4.4.2测试结果

第五章总结与展望

§5.1总结

§5.2展望

参考文献

附页测试用图像

致谢