Softscope
Digitalisierung der Fluoreszenzmikroskopie zur qualitativen und quantitativen Strukturaufklärung
Beschreibung
Bildgebende Verfahren (Fotografie, Mikroskopie, Tomographie, etc.) sind in den Life Science schon längst nicht mehr wegzudenken. Eine manuelle Auswertung der Bilder ist nach wie vor schwierig zu reproduzieren, aufgrund der hohen Anzahl hochaufgelöster Bilder zeitlich auch praktisch nicht mehr machbar und statistisch selten aussagekräftig. Software zur (semi-)automatischen Auswertung von Bildern muss aber meist anwendungsspezifisch entwickelt werde. Die Fachstelle Knowledge Engineering (FS KE) des IAS möchte die digitale Bildauswertung daher als Kernkompetenz verstärkt auf- und ausbauen mit dem Ziel, diese Kompetenz zum Nutzen aller Institute am Departement zur Verfügung zu stellen. Im Rahmen der Digitalisierung ist die Bildanalyse/-auswertung zudem eine Schlüsselkompetenz, die zurzeit noch zu wenig vorhanden ist, aber für die Umsetzung der strategischen Ziele benötigt wird. Die Forschungsgruppe Lebensmitteltechnologie (FG LMT) des ILGI möchte zukünftig für die Strukturaufklärung von Lebensmitteln neben Lichtmikroskopie auch Fluoreszenzmikroskopie einsetzen. Die Auswertung der Mikroskopie-Bilder ist nur optisch hinsichtlich qualitativer (Stärke, Protein, …) und quantitativer Aspekte (Lokalisation) möglich. Diese Art der Auswertung ist von der ausführenden Person abhängig und daher schwer reproduzierbar. Das neu angeschaffte Mikroskop der FG LMT ist komplett digital, was den Einsatz einer Auswertungssoftware ermöglicht. Insbesondere im Hinblick auf eine standardisierte, (semi-)automatische Auswertung (und somit reproduzierbare Studien) soll der Prozess der Bildauswertung digitalisiert und gleichzeitig individualisierbar werden. Für die FG LMT bedeutet dies einen eindeutigen Vorsprung im Vergleich zu andern Forschungsinstitutionen in der prozessbegleitenden Analytik und somit klare Unterstützung in der Erreichung der strategischen Ziele. Das neue Mikroskop der FG LMT und deren Bedarf an einer spezifischen Auswertungssoftware bieten einen idealen Use-Case für den geplanten Kompetenzausbau des IAS. Von einer längerfristigen Zusammenarbeit zur Digitalisierung der Prozesse profitieren beide Institute dauerhaft.
Eckdaten
Projektleitung
Stellv. Projektleitung
Co-Projektleitung
Projektteam
Projektstatus
abgeschlossen, 02/2020 - 11/2020
Institut/Zentrum
Institut für Computational Life Sciences (ICLS); Institut für Lebensmittel- und Getränkeinnovation (ILGI)
Drittmittelgeber
Interne Förderung
Projektvolumen
34'000 CHF