フルオーダーメイド靴」のプレスリリースを行いました。楕円形チャンバーで16細胞期まで三角形チャンバーで16細胞期までL字型チャンバーで16細胞期まで楕円切り欠きチャンバーで16細胞期まで星型チャンバーで16細胞期まで考察・展望(レポートかな?)やることk-means法を可視化していたら気がつきました。細胞分裂後期っぽいなあ。いうことで今回はk-meansを応用して細胞分裂のシミュレーションを行います。k-meansについてk-means法のアルゴリズムと可視化についてはこちらの動画が分かりやすいです。アルゴリズムがデータを分ける様子を可視化した【K-means】【クラスタリング】こちらも同様に分かりやすい。使って可視化してみました。2011をご参照ください。アブストをGoogle翻訳にぶっ込み、図をサーっと見ます。媒精したウニ卵をさまざまな形状のマイクロチャンバーに閉じ込め、第一卵割面の決まり方を実験と数理モデルで検討した論文です。実行環境WinPython3.6をおすすめしています。Colaboratoryが利用可能です。Colaboratorycolab.research.google.com細胞を用意する細胞に見立てた円状の点群を用意します。使えればよいのですが、1ステップ毎に止めて可視化するような機能がなかったので、自分でk-meansを書きます。ここでは「適当な重心」と「点群」を受け取って、k-meansを50ステップ進めてから「2つの重心の時系列データ」と「2つの点群の時系列データ」を返す関数を作りました。data)print('len(center_time_1):\n{}'.format(len(center_time_1)))print('len(data_time_1[0]):\n{}'.format(len(data_time_1[0])))print('len(data_time_2[0]):\n{}'.format(len(data_time_2[0])))len(center_time_1):50len(data_time_1[0]):381len(data_time_2[0]):382適当な初期重心と先ほどの点群を入れて、返り値のサイズを見てみました。y)が50ステップ並んだ2次元配列です。1ステップ目に重心1に属した点群は381個、重心2に属した点群は382個でした。何細胞期でも可視化できるように拡張性を意識して、可視化関数を作りました。data_time_list)いい感じです。重心の移動が急すぎるので、移動の速さを30%くらいに落とします。axis=0)*0.316細胞期までシミュレーションするコードです。論文より比較用の画像を拝借します。論文より比較用の画像を拝借します。論文によれば、切り欠きのところで割れるわけではない。Cell(2011)星型チャンバーで16細胞期まで星型を作るのが面倒くさかったです。密な点群4細胞期に入るとき、大きい方の割れ方が興味深いですね。微小管は細胞内容物ではなく細胞膜を突っ張る微小管の突っ張りや分裂溝形成による細胞形状の変化がないたぶんこのモデルでは極体放出を説明できないということで、次回があるとしたらよりリアルなシミュレーションに挑戦したいと思います。いうか、k-meansなんて使わないで素直に微小管とアクチン線維のシミュレーションをすればいいんですが、それだと普通すぎて面白くないので...。Slack、勉強会、Twitterをよろしくお願いします質問やコメントはSlackでお気軽にSlackに参加する勉強会でコードを配布していますconnpassを見るTwitterでも情報を発信していますTwitterをフォローする画像処理k-means画像処理この記事を書いた人Yasuda博士(理学)。専門は免疫細胞、数理モデル、シミュレーション。米国、中国で研究に携わった。遺伝的アルゴリズム信者。半額弁当の時間帯を知り尽くしている。まわり」を測定してみます。次の写真から左右の足幅を取得します。車椅子利用者の写真から、シャツの着丈やパンツの丈を測定してみます。k-meansというクラスタリング手法を用いて画像の階調を落としてみます。k-meansで細胞分裂シミュレーション2020/02/072020/02/08vcoptはこちらチュートリアル仕様書プレミアムパッケージフォローする質問やコメントはSlackでお気軽にSlackに参加する勉強会でコードを配布していますconnpassを見るTwitterでも情報を発信していますTwitterをフォローするタイトルとURLをコピーしました。