Mátyus, LászlóJenei, AttilaSzentesi, Gergely2007-06-212007-06-212005http://hdl.handle.net/2437/2438Munkánk során célunk volt három sejtfelszíni fehérje proximitás viszonyainak tanulmányozására alkalmas módszer szoftveres hátterének megteremtése, illetve a meglévő programok kiegészítése az adatok feldolgozását segítő programok létrehozásával. Mindhárom módszert alkalmaztuk egy-egy biológiai kérdés megválaszolására. Eredményeink a következők: • Kifejlesztettünk egy programot, melynek segítségével egyszerre több áramlási citometriás adatsor is analizálható párhuzamosan, valamint alkalmas a felhasználó által definiált aritmetikai kifejezések értékének sejtenkénti meghatározására és sorozatos alkalmazására. A programhoz olyan felhasználói felületet terveztünk, és olyan funkciókat implementáltunk, melyek segítik az analízis folyamatát, valamint az adatok áttekinthető elrendezését, az eredmények vizualizációját és értelmezését. Bemutattuk a program használatát az N87 gyomor tumor sejteken az ErbB2 sejtfelszíni receptorok két epitópja között mért energiatranszfer számításán keresztül, valamint összehasonlítottuk a korábban kidolgozott transzferszámítási módszereket. • Kifejlesztettünk egy szoftvercsomagot a fotohalványodási képsorozatok értékeléséhez, melynek segítségével leegyszerűsödik a nyert adatok feldolgozása és az eredmények interpretálása. Megvizsgáltuk az MHC I és II molekulák alegységeinek proximitásviszonyait JY sejteken a mért fotohalványodási képszekvenciák analízisével. • Kifejlesztettünk egy szoftvert az immuno-gold jelölt sejtfelszíni antigének helyzetének meghatározására elektronmikroszkópos képeken és elvégeztük Jurkat sejtek felszínén a Kv1.3 ioncsatornák eloszlásanalízisét első- és másodrendű paraméterek alapján.107, [22] p234075 bytes190659 bytes1923492 bytesapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhuA kéziratos egyetemi doktori (Ph.D.) értekezések csak a szerzői jogok maradéktalan tiszteletben tartásával használhatókAdatértékelő eljárások sejtfelszíni fehérjemintázatok analíziséreegyetemi doktori (Ph.D.) értekezésData Processing Software for the Detection of Cell Surface Protein PatternsElméleti orvostudományokOrvostudományok