ETD

• airyscan super-resolution imaging
• biomedical Imaging Analysis
• confocal laser scanning microscopy (CLSM)
• gray-level co-occurrence matrix (GLCM)
• HCC4004 cell line
• NThy-ori 3-1 cell line
• polycomb repressive complex
• Rc2.2 cell line
• TPC-1 cell line

Alterations in nuclear morphology are a promising hallmark of oncogenesis, as they reflect a modification in the spatial distribution of chromatin. This Master's thesis work developed a "computational pipeline" based on the gray-level co-occurrence matrix (GLCM) to quantify the structural patterns of the polyhomeotic-like 2 and 3 proteins (PHC2 and PHC3), subunits of the Polycomb repressive complex 1 (PRC1) involved in the formation of PcG bodies. The objective is to establish a criterion based on a high-resolution spatial features (<500nm) to distinguish healthy cells from neoplastic cells. Utilizing confocal laser scanning microscopy (CLSM) and Airyscan super-resolution imaging, the nuclei of various cells were analyzed. The images were segmented within the Fiji environment to extract GLCM parameters, and subsequently processed and classified using MATLAB scripts.

Le alterazioni nella morfologia nucleare sono un promettente segno distintivo dell'oncogenesi, poichè riflettono una modifica della distribuzione spaziale della cromatina. Questo lavoro di tesi magistrale ha sviluppato una "pipeline computazionale" basata sulla matrice di co-occorrenza dei livelli di grigio (GLCM) per quantificare i pattern strutturali delle proteine polyhomeotic-like 2 e 3 (PHC2 e PHC3), subunità del complesso repressivo Polycomb 1 (PRC1) coinvolte nella formazione dei PcG bodies. L'obiettivo è stabilire un criterio basato su una rigatura spaziale ad alta risoluzione (<500nm) per distinguere cellule sane da cellule neoplastiche. Sfruttando l'imaging in modalità confocale (CLSM) ed a super-risoluzione Airyscan, sono stati analizzati i nuclei di diverse cellule. Le immagini sono state segmentate in ambiente Fiji per estrarre i parametri GLCM, successivamente elaborate e classificate tramite script MATLAB.