Irudi-analisi eta machine learning bidezko itsas-triku enbrioi biosaioaren automatizazioa

Abstract

Zorionez, sortutako kutsatzaileengan jarritako arreta gero eta handiagoa da, era horretan, horien helmena eta eragin ditzaketen efektuak ikertzeko eta aldez aurretik ezagutzeko. Ingurumen lagin konplexuen kausa-efektu erlazioak azaltzeko analisi kimiko eta toxikologikoaren bateratzea beharrezkoa dela ondorioztatu da. Efektuei Bideratutako Analisia (EDA, effect-directed analysis) bateratze horren adibide garbia da, kutsatzaile nahasketa konplexuetan egon daitezkeen konposatu toxikoen identifikazioa errazten duelarik. Lan honetan, EDA metodologietan aplika daitekeen itsas-triku biosaioaren automatizazioa proposatzen da irudi analisia eta ikasketa automatikoko tresnak erabiliz, prozesuaren lan-karga eta denbora murrizteko. Jatorriko biosaioan neurtzen diren hazkuntza eta alterazio maila, modu automatiko batean neurtzea lortu da, irudi-irakurle baten bidez argazkiak automatikoki atera ondoren. Prozesua MATLABen programatutako kodearen bitartez lortu da, eta aplikazio batean bildu da, programazio ezaguerarik ez dituztenek jarraitu ahal izateko.

Hopefully, the efforts done in the last years give us a better idea of the contaminant’s fate and their effects. However, elucidating the cause-effect relations of complex contaminants mixtures is not an easy task. Usually, chemical analysis techniques are coupled to ecotoxicological bioassays in complex pipelines such us Effect Directed Analysis (EDA). This kind of pipelines have a clear drawback, their workload, that make the methodology hard to apply when the sample amount is too big. In this work, the automatization of a bioassay, the sea-urchin embryo test (SET), is proposed to be used in an EDA approach. The endpoints measured in the original sea-urchin embryo test were automatized using an image reader, image analysis and machine learning. All the scripts used for this task were compiled to create an app, available for any type of user.