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Characteristics and cell type composition of anchor-based functional marker neighbourhoods in colorectal cancer-patients
Jonathan Christ
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Physik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Computational Science
Betreuer*in
Thomas Rattei
DOI
10.25365/thesis.72610
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-16665.78268.242791-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die technischen Fortschritte bei den In-situ-Proteom-Bildgebungsverfahren ermöglichen eine umfassende Analyse der Zelltypzusammensetzung der Mikroumgebung von Geweben. In dieser Arbeit sollen schwach überwachte Lerntechniken eingesetzt und verbessert werden, um Merkmale der Zelltypzusammensetzung zu entdecken, die mit funktionellen Phänotypen zusammenhängen. Beispielsweise die proliferative Aktivität von Tumorgewebe, das die Nische bestimmter tumorinfiltrierender Immunzellen umgibt. Mithilfe von multiplexen In-situ-Proteom Bildern, die 56 Proteinmarker enthalten, werden Gewebsproben von Darmkrebs analysiert, um den Zusammenhang zwischen der lokalen Immunzellzusammensetzung und der funktionellen Aktivität zu untersuchen. Dies wird mit Hilfe eines Regression Modells erzielt, das maschinelles Lernen verwendet. Die sich daraus ergebenden methodischen Fortschritte könnten es ermöglichen, die Zusammenhänge zwischen der Zusammensetzung der Zellen in der Mikroumgebung und den funktionellen Merkmalen in einem allgemeinen Sinne zu bewerten.
Abstract
(Englisch)
The technical advancements of in situ proteomic imaging techniques allow for a comprehensive analysis of the cell type composition of tissue microenvironments. This study aims to utilise and improve weakly supervised learning techniques to discover characteristics of cell type composition related to functional phenotypes, such as the proliferative activity of tumour tissue surrounding the niche of certain tumour-infiltrating immune cells. The use of multiplexed in situ proteomic images, containing 56 protein marker labels from colorectal cancer tissue slides, will be analysed to reveal the association between local immune cell composition and functional activity. This will be achieved by using a regression model, implemented in an adapted convolutional neural network. The resulting methodological advances could make it possible to evaluate these links between the composition of cell types in the microenvironment and functional characteristics in a general sense.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
CellCnn Darmkrebs Funktionale Marker Tumor-Immunmikroumgebung
Schlagwörter
(Englisch)
CellCnn colorectal cancer functional markers immune tumour-microenvironment
Autor*innen
Jonathan Christ
Haupttitel (Englisch)
Characteristics and cell type composition of anchor-based functional marker neighbourhoods in colorectal cancer-patients
Paralleltitel (Deutsch)
Merkmale und Zusammensetzung von Zelltypen in anker-basierten funktionalen Marker-Nachbarschaften bei Darmkrebspatienten
Publikationsjahr
2022
Umfangsangabe
vi, 92 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Thomas Rattei
AC Nummer
AC16675824
Utheses ID
64991
Studienkennzahl
UA | 066 | 910 | |