二维凝胶图像中差异蛋白点提取技术研究

蛋白质组学是生命科学的研究热点，凝胶图像的差异蛋白质点提取是蛋白质组学研究的主要手段之一，在方法研究上已取得不少成果，但存在饱和、重叠蛋白质点分割难，传统方法过分割，图像局部几何变形和背景不一致对蛋白质点的匹配精度有影响，差异蛋白质点的准确量化等问题。本项目探索凝胶图像中蛋白质点成像机理，建立各类蛋白质点的数学模型，采用三次分水岭、图像形态学、内外标记强加等方法，研究能同时很好地解决饱和、重叠蛋白质点分割及过分割问题的蛋白质点检测方法;通过数值分析、实验验证和方法研究，建立凝胶图像间的局部变换关系，提出不需人工介入，不受几何变形和背景影响的高精度匹配方法;采用数学模型和曲面重建方法，提出能真实反映蛋白质差异的定量表示方法。.预期成果将给出准确度、可重复性和自动化程度高的差异蛋白质点提取方法，丰富、扩充和发展蛋白质组学研究的技术，为我国开发具有自主知识产权的凝胶图像分析软件提供核心方法。

本项目根据任务书的研究目标和研究内容，以凝胶图像为研究对象，开展了差异蛋白质点提取的若干关键技术研究。具体研究工作和成果如下：.1、凝胶图像的预处理方法.提出一种新的自适应方向滤波器，可以彻底而准确地滤除脉冲噪声。.2、凝胶图像蛋白质点检测方法.（1）提出了一种基于两次标记分水岭变换的凝胶图像蛋白质点检测方法。较好解决了过分割、漏检和误检问题。.（2）提出了基于形状特征的重叠蛋白质点分离算法。该方法有效地解决了重叠点的分离问题。.（3）提出了基于top-hat变换与形状特征的弱重叠蛋白点检测算法。该算法较好地解决了弱蛋白质点漏检问题。.（4）提出了基于山谷特征的重叠蛋白质点分离算法。该算法利用山谷特征，较好地实现了重叠蛋白质点的分离。.（5）提出了二维凝胶图像一致蛋白质点集提取方法。该方法根据蛋白质点的距离和灰度相似度进行双向匹配,提取一致蛋白质点集。.3、凝胶图像间蛋白质点匹配方法.（1）提出了一种两凝胶图像间的蛋白点自动匹配方法。该发明采用邻近特征蛋白点的局部坐标变换，提高了匹配精度。.（2）提出了基于分层策略的凝胶图像间蛋白点匹配算法。该算法利用蛋白质点的灰度相关性和归一化相关法，提高了精度。针对图像局部非线性形变影响精度的问题，又提出了一种结合灰度分层和几何分块的自动匹配算法，进一步提高了精度。.（3）提出了基于区域SIFT特征的凝胶图像间蛋白点匹配算法。该算法利用SIFT特征，较好地解决旋转和扭曲图像匹配效果不佳的问题。.（4）提出了基于蛋白点多维特征的两凝胶图像间蛋白点匹配方法。该发明利用蛋白点的多维特征，具有精度高的优点。针对现有方法在选择特征时，没有直观和统一标准的问题，又提出了基于相似度图的蛋白点特征分析方法。.（5）提出了基于分类SIFT特征（CSIFT）的2-DE图像弹性配准新方法。该方法采用TPS方法实现SIFT特征的弹性配准，取得了较好效果。.4、应用示范研究.（1）研究成果丰富和发展了国内首款凝胶图像处理软件，较好地解决了重叠白质点难分离，及弱蛋白质点漏检问题，不需人工选择标记点，提高了匹配的自动化程度和精度。.（2）将研究成果运用于水稻蛋白质磷酸化位点预测，验证所提方法有效性。.（3）将凝胶图像处理软件应用于小热激蛋白质的鉴定，取得了成功。.（4）将研究成果成功运用于水稻基因组鉴定。