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Un nuovo software tool per generare le rappresentazioni grafiche dei neuroni

I ricercatori da Universidad Politécnica de Madrid sono coinvolgere nell'elaborazione di nuovo metodo di rappresentazione grafica dei neuroni che permette che noi prevediamo i dati elaborati dai neuroscenziati.

Un gruppo dei ricercatori da Universidad Politécnica de Madrid (UPM), da Universidad Rey Juan Carlos (URJC) e dall'istituto di Cajal (IC) - dal − spagnolo del Consiglio nazionale delle ricerche (CSIC) ha sviluppato un nuovo modello della rappresentazione simbolica dei neuroni che aiuta l'analisi delle loro morfologie per ricerca nella neuroscienza.

Questo progetto di ricerca è stato pubblicato nelle frontiere in giornale di neuroanatomia ed include un software tool per generare le rappresentazioni grafiche dei neuroni dai file assistiti dall'elaboratore di ricostruzione 3D.

Il numero aumentante delle celle ha ricostruito grazie al miglioramento delle tecniche e la strumentazione sta spostando il grave ostacolo dall'acquisizione dei dati all'analisi dei dati. Di conseguenza, la rappresentazione simbolica dei dati è un grande salto in avanti nella conoscenza.

Ogni area specifica ha sviluppato i modelli visivi differenti che sono usati sia per l'analisi che per il trasferimento di informazioni e di conoscenza permettendo l'accesso a queste risorse scientifiche apprezzate dai gruppi pluridisciplinari che elaborano tali informazioni.

A seguito di questo approccio, i ricercatori di UPM in collaborazione con i ricercatori da URJC e ci hanno progettato uno strumento grafico per capire ed individuare meglio le caratteristiche morfologiche delle celle di un neurone. Inoltre, questo modello può anche essere utilizzato per altre rappresentazioni quali la distribuzione dei bronchi in un polmone e il vascularization del cervello.

José Aliaga, un ricercatore di UPM, dice che “non solo abbiamo sviluppato un modello della rappresentazione con le possibilità grafiche multiple ma egualmente ci siamo sviluppati uno studio che convalida il suo impiego possibile. Questo studio contrappone con i metodi tradizionali di proiezione bidimensionale di dati„.

I risultati indicano che le guide proposte della rappresentazione capiscono le caratteristiche morfologiche principali dei neuroni, diminuenti il numero degli errori nella loro classificazione mentre migliorano la velocità di lettura.

Il metodo messo a punto, in base ad una rappresentazione simbolica che può essere adattata per migliorare un intervallo particolare delle funzionalità di un neurone o di un insieme del neurone, ha indicato per essere utile per la messa in evidenza delle geometrie particolari che possono essere nascosto dovuto la complessità delle mansioni dell'analisi e la ricchezza delle morfologie di un neurone.

Il numero aumentante delle celle ha ricostruito grazie al miglioramento delle tecniche e la strumentazione sta spostando il grave ostacolo dall'acquisizione dei dati all'analisi dei dati. Di conseguenza, la rappresentazione simbolica dei dati è un grande salto in avanti nella conoscenza.

Ogni area specifica ha sviluppato i modelli visivi differenti che sono usati sia per l'analisi che per il trasferimento di informazioni e di conoscenza permettendo l'accesso a queste risorse scientifiche apprezzate dai gruppi pluridisciplinari che elaborano tali informazioni.

A seguito di questo approccio, i ricercatori di UPM in collaborazione con i ricercatori da URJC e ci hanno progettato uno strumento grafico per capire ed individuare meglio le caratteristiche morfologiche delle celle di un neurone. Inoltre, questo modello può anche essere utilizzato per altre rappresentazioni quali la distribuzione dei bronchi in un polmone e il vascularization del cervello.

José Aliaga, un ricercatore di UPM, dice che “non solo abbiamo sviluppato un modello della rappresentazione con le possibilità grafiche multiple ma egualmente ci siamo sviluppati uno studio che convalida il suo impiego possibile. Questo studio contrappone con i metodi tradizionali di proiezione bidimensionale di dati„.

I risultati indicano che le guide proposte della rappresentazione capiscono le caratteristiche morfologiche principali dei neuroni, diminuenti il numero degli errori nella loro classificazione mentre migliorano la velocità di lettura.

Il metodo messo a punto, in base ad una rappresentazione simbolica che può essere adattata per migliorare un intervallo particolare delle funzionalità di un neurone o di un insieme del neurone, ha indicato per essere utile per la messa in evidenza delle geometrie particolari che possono essere nascosto dovuto la complessità delle mansioni dell'analisi e la ricchezza delle morfologie di un neurone.