Qualitative unverzerrte Formanalyse mit Geometrie &Topologie

Die Konvergenz von Biologie und Mathematik eröffnet neue Möglichkeiten für das Verständnis der Komplexität von Zellverhalten. Dieses Projekt zielt darauf ab, die Analyse menschlicher mesenchymaler Stammzellen (hMSCs) durch moderne mathematische Techniken voranzutreiben. Durch den Einsatz geometrischer und topologischer Datenanalyse (GTDA) sollen tiefere Einblicke in die Selbstorganisation und Differenzierung von Zellen gewonnen werden, die tiefgreifende Auswirkungen auf die regenerative Medizin haben könnten. Im Mittelpunkt dieses Projekts steht die Anwendung von GTDA, einem leistungsstarken mathematischen Rahmen, der die Untersuchung der Form und Struktur von Daten ermöglicht. GTDA ermöglicht es Forschenden, die vielschichtigen Merkmale komplexer biologischer Systeme zu erfassen. Durch die Analyse der topologischen Merkmale biologischer Zellen zielt das Projekt darauf ab, Subpopulationen von Zellen mit unterschiedlichen Verhaltensweisen und Eigenschaften zu identifizieren. Dieser innovative Ansatz bietet ein neue Methode für die Untersuchung zellulärer Prozesse und ermöglicht ein Maß an Detailgenauigkeit und Einblick, das bei anderen Methoden oft fehlt. Wir konzentrieren uns auf die Analyse von mMSCs aufgrund ihrer Fähigkeit, sich in verschiedene Zelltypen zu differenzieren, und ihres Potenzials für die Gewebereparatur. Durch die Analyse von mMSCs befasst sich dieses Projekt mit einer zentralen Frage, wie man unterschiedliche Subpopulationen von Zellen identifizieren und charakterisieren kann. Das Projekt nutzt Werkzeuge aus der Geometrie und Topologie, die in biologischen Kontexten noch nicht in großem Umfang angewendet wurden. Durch die Entwicklung von Werkzeugen, die die Umwandlung und Analyse zellulärer Strukturen unter Beibehaltung wesentlicher geometrischer Eigenschaften ermöglichen, können wir das Zellverhalten genau modellieren. In Kombination mit persistenter Homologie, die die Entwicklung der topologischen Merkmale über mehrere Skalen verfolgt, bieten diese Techniken einen robusten Rahmen für die Analyse dynamischer zellulärer Prozesse. Über die wissenschaftlichen Ziele hinaus zielt dieses Projekt auf die Veröffentlichung eines Open-Source-Softwarepakets ab, das die entwickelten Techniken und Erkenntnisse zusammenfasst. Diese Ressource wird es anderen Forschenden ermöglichen, diese mathematischen Werkzeuge auf ihre eigenen Daten anzuwenden. Darüber hinaus unterstreicht das Projekt die Bedeutung ethischer Überlegungen bei der Verwendung von KI für biologische Analysen. Alles in allem ist dieses Projekt ein Schritt zum besseren Verständnis von zellulärem Verhalten. Durch die Verbindung von Mathematik und Biologie beleuchtet es neue Dimensionen von zellulärem Verhalten. Die Auswirkungen von diesem Projekt werden in vielen Bereichen zu spüren sein, und können zukünftig Fortschritt und Innovation fördern.