SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2022 / Cilt: 37 - Sayı: 2

Mini jel elektroforez görüntülerinin iyileştirilmesine yönelik görüntü işleme arayüz yazılımı ile iyileştirme algoritması uygulaması

Ahmet Reşit Kavsaoğlu
Kerim Özkara
Pages
1003–1018
Publication Date
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Uygulama sonucunda ortalama hata oranının en düşük değerde ve R2=0,9999533 değerinde bulunması ile uygulanan yeni fonksiyonun amacına uygun çalıştığı ortaya konmuştur.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Amaç: Python programlama dili tabanlı, mini jel elektrofrez sistemi görüntü işleme arayüzü yardımıyla jel elektroforez bant görüntülerinin iyileştirilmesini sağlayan algoritma fonksiyonu oluşturarak deneysel bir çalışmanın yapılması amaçlanmıştır.
📊
Key Findings & Data:Gömülü sistem tabanlı mini jel elektroforez sistemi ile bütünleşik olarak kullanılabilen program arayüzü ile, kullanıcıya filtreleme seçenekleri sunulmakta, BP (Base pair-Baz çifti) sayıları, bantların özellikleri, piksel konumları, RF (Relative font) değerleri görüntü üzerine yazdırılabilmektedir.
💡
Conclusion & Impact:Uygulama sonucunda ortalama hata oranının en düşük değerde ve R2=0,9999533 değerinde bulunması ile uygulanan yeni fonksiyonun amacına uygun çalıştığı ortaya konmuştur.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Jel elektroforez · Görüntü İşleme · Gömülü Sistem

Özet

Amaç: Python programlama dili tabanlı, mini jel elektrofrez sistemi görüntü işleme arayüzü yardımıyla jel elektroforez bant görüntülerinin iyileştirilmesini sağlayan algoritma fonksiyonu oluşturarak deneysel bir çalışmanın yapılması amaçlanmıştır. Gömülü sistem tabanlı mini jel elektroforez sistemi ile bütünleşik olarak kullanılabilen program arayüzü ile, kullanıcıya filtreleme seçenekleri sunulmakta, BP (Base pair-Baz çifti) sayıları, bantların özellikleri, piksel konumları, RF (Relative font) değerleri görüntü üzerine yazdırılabilmektedir. Böylece, klasik yöntem olarak kullanıcının kendisi tarafından cetvel ile yapılan mesafe ölçümlerinde oluşan hatalar, teknolojik sistemler üzerinden oluşturulan algoritmalar ile gerçeğe en yakın değerde ölçülen değerlerin bulunmasıyla en aza indirilebilmektedir. Yöntemler: Bu sistem ile jel görüntülerinin UV (ultraviyole) altında analizi, tasarlanan arayüz yazılımı ile yapılmıştır. Görüntüler kamera aracılığıyla arayüz yazılımına aktarılır, şerit ve BP sayılarının en doğru sonuçla uygulayan görüntü işleme fonksiyonu uygulanmıştır. Yazılım, Raspberry pi 3 B + 'da OpenCV kütüphaneli Python programlama dili kullanılarak mini jel elektroforez sistemine entegre edilerek kullanılabilmektedir. Bulgular: Bu çalışmada, gömülü sistem tarafından kontrol edilen mini jel elektroforez sisteminden elde edilen jel görüntüleri, görüntülerdeki bantların BP sayılarını tahmin etmek için kullanılmıştır. Jel görüntülerini sistemdeki kamera üzerinden veya dosyadan içe aktararak, arayüz yazılım algoritması, el ile yapılan ölçümlerdeki BP sayılarının tahminini ve ortalama hata oranlarını % 30'dan % 0,55 -% 0,8655 aralığına düşürülmesini sağlamıştır. Sonuç: Jel görüntülerinde şeritlerin ve BP sayılarının en düşük hata oranı ile hesaplanabilmesini sağlayan arayüz yazılımı, üstel fonksiyonların kuvvet fonksiyonu olarak da tanımlanabilmesi ilkesinden yola çıkarak iki terimli üstel fonksiyonun iki terimli kuvvet fonksiyonu olarak görüntü işleme algoritmasına uygulanmıştır. Uygulama sonucunda ortalama hata oranının en düşük değerde ve R2=0,9999533 değerinde bulunması ile uygulanan yeni fonksiyonun amacına uygun çalıştığı ortaya konmuştur.

🔖

Cite This Article

Kavsaoğlu, A. R., Özkara, K. (2022). Mini jel elektroforez görüntülerinin iyileştirilmesine yönelik görüntü işleme arayüz yazılımı ile iyileştirme algoritması uygulaması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 37 - Sayı: 2, 1003–1018. https://ajindex.com/articles/523422

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. L. Yalcintepe, “New Approaches In Electrophoresis,” journal of Engineering and Naturel Sciences, pp. 151–160, Mar. 2009
  2. G. Francisco da Silva Neto, M. Luíza de Andrade Rodrigues, and A. Fonseca, “A new quantitative gel electrophoresis method with image-based detection for the determination of food dyes and metallic ions,” Talanta, vol. 221, p. 121602, Jan. 2021, doi: 10.1016/j.talanta.2020.121602
  3. A. Intarapanich, S. Kaewkamnerd, P. Shaw, K. Ukosakit, S. Tragoonrung, and S. Tongsima, “Automatic DNA Diagnosis for 1D Gel Electrophoresis Images using Bio-image Processing Technique,” BMC Genomics, vol. 16, p. S15, Dec. 2015, doi: 10.1186/1471-2164-16-S12-S15
  4. M. R. Green and J. Sambrook, “Agarose Gel Electrophoresis,” Cold Spring Harbor Protocols, vol. 2019, no. 1, pp. 87–94, 2019, doi: 10.1101/pdb.prot100404
  5. M. Yılmaz, C. Öziç, and İ. Gök, “Principles of Nucleic Acid Separation by Agarose Gel Electrophoresis,” Gel Electrophoresis - Principles and Basics, 2012, doi: 10.5772/38654
  6. F. M. Ausubel, “Current protocols in molecular biology,” Molecular Reproduction and Development, vol. 1, no. 2, p. 146, Jan. 1989, doi:
  7. K. M. Bourzac, L. J. LaVine, and M. S. Rice, “Analysis of DAPI and SYBR Green I as Alternatives to Ethidium Bromide for Nucleic Acid Staining in Agarose Gel Electrophoresis,” Journal of Chemical Education, vol. 80, no. 11, pp. 1292–1296, Nov. 2003, doi: 10.1021/ed080p1292
  8. A. R. Kavsaoğlu and İ. Mersinkaya, “Python İle Mini Jel Elektroforez Kontrol Yazılımı Ve Sistem Tasarımı,” Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, vol. 7, no. 4, pp. 969–984, 2019, doi: 10.29109/gujsc.621700
  9. I. Lazar, “GelAnalyzer.” 2019, [Online]. Available:
  10. J. Heras et al., “GelJ - a tool for analyzing DNA fingerprint gel images,” BMC Bioinformatics, vol. 16, no. 1, pp. 1–8, 2015, doi: 10.1186/s12859-015-0703-0
  11. A. B. Pavel and C. I. Vasile, “PyElph - a software tool for gel images analysis and phylogenetics,” BMC Bioinformatics, vol. 13, no. 1, 2012, doi: 10.1186/1471-2105-13-9
  12. S. Khakabimamaghani, A. Najafi, R. Ranjbar, and M. Raam, “GelClust: A software tool for gel electrophoresis images analysis and dendrogram generation,” Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 111, no. 2, pp. 512–518, Aug. 2013, doi: 10.1016/j.cmpb.2013.04.013
  13. G. W. Horgan and C. A. Glasbey, “Uses of digital image analysis in electrophores