Lokalizációs mikroszkópiás mérések kvantitatív elemzése

Varga Dániel
Lokalizációs mikroszkópiás mérések kvantitatív elemzése.
Doctoral thesis (PhD), University of Szeged.
(2022)

[thumbnail of vargad-phd-dissetration.pdf]
Preview
PDF (thesis)
Download (24MB) | Preview
[thumbnail of vargad-thesis-hu.pdf]
Preview
PDF (booklet)
Download (209kB) | Preview
[thumbnail of vargad-thesis-en.pdf]
Preview
PDF (booklet)
Download (211kB) | Preview

Abstract in Hungarian

Célom volt, hogy értelmezzem és kvantitatív információkat nyerjek ki az SMLM technikával kapott pontfelhőkből, különös tekintettel a megjelölt molekulák számára, a klasztereződés kimutatására valamint a klaszterek és a minta geometriai paramétereinek jellemzésére. Ter- veim között szerepelt, hogy az eredményeket összevessem a biológiai kutatásokban széles körben elterjedt konfokális mikroszkópiás (CLSM) felvételek elemzéséből kapott eredményekkel, feltérképezve a korrela- tív mérések lehetőségeit. A mikroszkópiás mérések elvégzése szintén a feladataim között szerepelt. Célul tűztem ki, hogy az alkalmazott analitikai módszerek ne bonyolítsák a mérési protokollt, valamint ne 4 növeljék meg a mérési időt. Célkitűzéseimet olyan fontos biológiai problémák motiválták, mint a DNS kettős szálú töréseket jelező γH2AX hisztonok számának kvan- titatív megbecslése, a γH2AX klaszterek időbontott vizsgálata röntgen besugárzás után, az aktin szálak szerkezetében bekövetkező változások, vagy RNC klaszterek kvantitatív jellemzése genotoxikus stressz hatás után. A kísérletek elvégzéséhez az AdOptIm kutatócsoport dSTORM és CLSM rendszerét használtam. Az adatok számítógépes elemzése so- rán MATLAB-ot, illetve Python programozási nyelvet használtam.

Abstract in foreign language

My goal was to interpret the point clouds generated by the SMLM technique and obtain quantitative information from them, in particu- lar the number of labeled molecules, the detection of clusterization as well as the characterization of the clusters and the geometrical param- eters of the sample. It was among my plans to compare these results with results obtained form the analysis of confocal images to explore the possibilities of correlative measurements. It was relevant, because confocal laser scanning microscopy (CLSM) is a prevalent technique in 4 biological research. Performing the necessary measurements was also among my tasks. It was my purpose to not complicate the measurement protocol and to not increase the measurement time with the employed analytical methods. My objectives were motivated by important biological problems, such as estimating the number of γH2AX histones (which are signaling proteins of DNA double-strand breaks), the time resolved analysis of γH2AX clusters after X-ray irradiation, the changes in the structure of actin filaments or the quantitatve characterization of RNC clusters after a genotoxic stress. I used the dSTORM and CLSM system of AdOptIm research group to conduct the measurements and I mainly used MATLAB and Python to analyze measurement data.

Item Type: Thesis (Doctoral thesis (PhD))
Creators: Varga Dániel
Title of the thesis in foreign language: Quantitative analysis of superresolution localization microscopy measurements
Supervisor(s):
Supervisor
Position, academic title, institution
MTMT author ID
Erdélyi Miklós
egyetemi docens, Optikai és Kvantumelektronikai Tanszék SZTE / TTIK / FI
10026857
Subjects: 01. Natural sciences > 01.03. Physical sciences > 01.03.06. Optics (including laser optics and quantum optics) > 01.03.06.04. Optics, non-linear optics and nano-optics
Divisions: Doctoral School of Physics
Discipline: Natural Sciences > Physics
Language: Hungarian
Date: 2022. December 12.
Uncontrolled Keywords: Lokalizációs technika, klaszteranalízis, molekulaszámlálás, kvantitatív kiértékelés
Item ID: 11283
MTMT identifier of the thesis: 34131654
doi: https://doi.org/10.14232/phd.11283
Date Deposited: 2022. Apr. 28. 11:15
Last Modified: 2023. Sep. 08. 09:42
Depository no.: B 7137
URI: https://doktori.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/11283
Defence/Citable status: Defended.

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year