Publicación:

Metodología para la caracterización de la apitoxina desde imágenes de electroforesis bidimensional en gel usando descriptores espaciales

Resumen en español

La electroforesis bidimensional, una de las técnicas más empleadas para el análisis proteómico, permite separar cientos o miles de proteínas en un único gel, mostrando un patrón característico. En el análisis de estas imágenes es muy importante una correcta detección de las proteínas, ya que cualquier error en esta etapa puede llevar a la detección de falsas proteínas, o a obviar proteínas importantes, pero de baja abundancia, lo cual afectaría los resultados del análisis. Técnicas de segmentación son empleadas para separar las proteínas del fondo y encontrar anomalías. Los métodos empleados para la segmentación de imágenes de electroforesis bidimensional en gel (2DGE) se pueden clasificar como: métodos basados en detección de bordes, métodos morfológicos, umbralización, multiumbralización y métodos basados en regiones. Adicional a la detección de proteínas en imágenes 2DGE, en muchos estudios proteómicos se hace necesario la fusión o registro de imágenes para la identificación y comparación de patrones de varias muestras diferentes. Para este proceso de fusión se pueden usar las imágenes originales o los resultados de la segmentación. A pesar de los avances significativos en el campo de procesamiento de imágenes de 2DGE, no se encuentran en la literatura métodos completamente automatizados. Las herramientas comerciales disponibles para el análisis y procesamiento de imágenes 2DGE requieren que el usuario seleccione adecuadamente ciertos parámetros, de los cuales dependen los resultados arrojados por el software. Este proyecto propone una metodología de procesamiento de imágenes 2DGE que incluye la fase de segmentación y fusión. Se realiza una comparación de técnicas de segmentación usando 24 imágenes 2DGE obtenidas del veneno de apitoxina. A partir de esta comparación, los mejores resultados fueron obtenidos con la técnica de multiumbralización automática en 16 y 8 ventanas. Por su parte, la fusión de imágenes se obtiene con base en el promedio de valores de pixeles relacionados en cada par de imágenes comparadas. A partir de la metodología propuesta se logró caracterizar la apitoxina para abejas de interior y exterior, con una identificación automática de 79 de las 115 proteínas conocidas en el patrón, equivalente al 68.7%.