Validation algorithms in cryo-electron tomography
- Autores: Federico Pedro de Isidro Gómez
- Directores de la Tesis: José María Carazo García (codir. tes.), Carlos Óscar Sánchez Sorzano (codir. tes.), Roberto Marabini Ruiz (tut. tes.)
- Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2026
- Idioma: inglés
- Número de páginas: 165
- Tribunal Calificador de la Tesis: María Jesús Ledesma Carbayo (presid.), Simone Santini (secret.), Arrate Muñoz Barrutia (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Informática y de Telecomunicación por la Universidad Autónoma de Madrid
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Biblos-e Archivo
- Resumen
La criotomografía electrónica (cryo-ET, por sus siglas en inglés) es una técnica poderosa que permite a los científicos estudiar la estructura de muestras biológicas a escala nanométrica. Esta técnica permite el estudio de muestras en su entorno nativo y amplía el rango de especímenes de estudio, informando sobre los procesos subyacentes dentro de su contexto biológico. Para aprovechar al máximo el potencial de esta técnica, es necesario utilizar métodos de procesamiento de datos capaces de extraer información biológica relevante de las imágenes crudas del microscopio. Sin embargo, estos métodos pueden introducir errores que degradan los datos y dificultan la posibilidad de obtener conclusiones biológicas precisas.
Esta tesis se enfoca en la validación del procesamiento de datos de cryo-ET. Para lograr esto, proponemos una serie de métodos automáticos diseñados para asegurar la calidad y robustez de los resultados obtenidos por cada método de procesamiento.
La investigación realizada comienza con una visión general del flujo de procesamiento de datos, proponiendo soluciones de validación para cada paso. Este enfoque general asegura la calidad global del procesamiento y facilita la detección de pasos críticos. Así, el estudio a continuación se enfoca en el alineamiento de series de tilt, debido a su inestabilidad y su papel fundamental independientemente de la estrategia de procesamiento empleada.
Para este propósito, se proponen dos métodos independientes, capaces de evaluar la calidad del alineamiento. El primer método, basado en redes neuronales profundas, permite la detección de errores de alineación en reconstrucciones tomográficas. Para superar una serie de limitaciones detectadas durante el desarrollo de este trabajo, se ha desarrollado un segundo método. Este método realiza la detección de desalineación directamente en las series de tilt.
El conjunto de métodos presentados en este trabajo proporciona a los científicos las herramientas necesarias para un mejor procesamiento de datos, asegurando las conclusiones biológicas extraídas de la muestra de estudio y maximizando la utilización de los datos obtenidos.
