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Analyzing Multi-Tag Bioimages with BIOIMAX colocation mining tools

机译:使用BIOIMAX主机代管挖掘工具分析多标签生物图像

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摘要

The application of multi-tag protocols in fluorescence microscopy allows the visualization of a large number (> 10) of molecules (i. e. proteins) in a sample (like a tissue section). However, the analysis of such high dimensional bioimages is a difficult task for most of the labs, since software solutions for particular data mining steps are difficult to use or just not available. In this paper we present two new free online tools: MICOLT (Multivariate Image COlocation Tool) and MIFIST (Multivariate Image Frequent Item Set Tool). Both tools canbe used via our recently proposed online bioimage analysisplatform BioIMAX, so users can upload their bioimage data,apply the tools and share the results with other invited users based on BioIMAX’ concept of shared virtual projects. Data mining with these tools includes the computation and visualization colocation factors well established in the microscopy community (like Mander’s score) and association rule mining following the frequent item set principle, thereby supporting large and small scale analysis.
机译:在荧光显微镜中多标签方案的应用允许可视化样品(例如组织切片)中的大量(> 10)分子(即蛋白质)。但是,对于大多数实验室而言,分析此类高维生物图像是一项艰巨的任务,因为用于特定数据挖掘步骤的软件解决方案很难使用或根本无法使用。在本文中,我们提出了两个新的免费在线工具:MICOLT(多元图像共置工具)和MIFIST(多元图像频繁项设置工具)。这两种工具都可以通过我们最近提出的在线生物图像分析平台BioIMAX使用,因此用户可以基于BioIMAX共享虚拟项目的概念上传他们的生物图像数据,应用该工具并与其他受邀用户共享结果。使用这些工具进行数据挖掘包括在显微镜社区中建立良好的计算和可视化共置因子(如Mander的评分),并遵循频繁项集原则进行关联规则挖掘,从而支持大型和小型分析。

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