Terpendole E, a Kinesin Eg5 Inhibitor, Is a Key Biosynthetic Intermediate of Indole-Diterpenes in the Producing Fungus Chaunopycnis alba

SummaryTerpendole E is the first natural product inhibitor of kinesin Eg5. Because terpendole E production is unstable, we isolated and analyzed the terpendole E biosynthetic gene cluster, which consists of seven genes encoding three P450 monooxygenases (TerP, TerQ, and TerK), an FAD-dependent monooxygenase (TerM), a terpene cyclase (TerB), and two prenyltransferases (TerC and TerF). Gene knockout and feeding experiments revealed that terpendole E is a key intermediate in terpendole biosynthesis and is produced by the action of the key enzyme TerQ from paspaline, a common biosynthetic intermediate of indole-diterpenes. TerP converts terpendole E to a downstream intermediate specific to terpendole biosynthesis and converts paspaline to shunt metabolites. We successfully overproduced terpendole E by disrupting the terP gene. We propose that terpendole E is a key biosynthetic intermediate of terpendoles and related indole-diterpenes

Feature extraction from images of endoscopic large intestine

The 14th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2008), Poster ; Place : Beppu, Oita, Japan ; Date : January 23-26, 200

A consideration for condition analysis with pit pattern of endoscope image

医療の分野において,大腸の拡大内視鏡を用いた病状レベル推定を行うシステムが要望されている.大腸管腔内への腺管の開口部の形態をpit patternと呼び,これは内視鏡診断の際に組織診断を推定する基準とされている.そこで本論文ではpit patternを画像から抽出し,その特徴量を算出することで病状レベルの推定を行う手法について述べる.大腸観察の際には病変部を染色しpit patternを強調する.そこで,画像中の色エッジを抽出し,watershed法を用いて領域分割を行いpit patternを抽出する.各pit patternの特徴量を算出し,病状レベルとの相関について検討する.Diagnosis system of condition level with an endoscope of large intestines is demanded in the field of medical treatment. The form of opening of duct of the gland in a large intestines lumen is called pit pattern, and this is used for an organizational diagnosis with an endoscope. In this paper we consider a method for analysing pit pattern from endoscope image. Pit pattern is extracted by color edge of image, and watershed segmentation. Feature of the extracted pits are examined to find correlation between the condition level and the features

Feature extraction from images of endoscopic large intestine

In this paper, we propose feature extraction methods from two types of images of endoscopic large intestine taken by a colonoscopy for diagnosis of colon cancer. Today, there are two observation methods. One is staining surface of large intestine. The other is colonoscopy using Narrow Band Imaging (NBI) system, a new feature of endoscope. We describe extraction methods of features for each observation method so that the features may be used to estimate colon cancer staging from an observed image. Pit pattern is a texture that appears on the surface of stained intestine and they are categorized and used for diagnosis. Thus, we extract pits from an endoscope image to analyze patterns. First, color edge of the image is extracted, then watershed segmentation is applied. In the result, pits are roughly extracted. NBI system can observe vasucular structure under the surface of large intestine. The vascular structure can be used to estimate cancer staging. A vascular area is roughly extracted by adaptive binarization, then the fine shape of vascular area is extracted by the level set method

Watershed法を用いた大腸拡大内視鏡画像からのpit pattern抽出

特別企画「学生ポスターセッション

NBIを用いた大腸拡大内視鏡画像からの血管領域の抽出

平成19年度電気・情報関連学会中国支部第58回連合大会発表資料。開催地:広島大学 ; 開催日:2007年10月20

OCT断面画像を用いた眼底形状の特徴量計測

平成18年度電気・情報関連学会中国支部第57回連合大会資料 岡山理科大学, 岡山 (2006 10

A consideration for condition analysis with pit pattern of endoscope image

MIRU 2007 第10回 画像の認識・理解シンポジウム ポスター資料 ; 開催場所 : 広島市立大学, 広島 ; 開催日時:2007年7月30日～8月1

Watershed法を用いた大腸拡大内視鏡画像からのpit pattern抽出

2007年電子情報通信学会総合大会 情報システムソサイエティ特別企画「学生ポスターセッション」, ポスター ; 開催場所 : 名城大学, 名古屋 ; 開催日 : 2007年3月21-23

NBIを用いた大腸拡大内視鏡画像からの血管領域の抽出

近年,NBI(Narrow Band Imaging)systemと呼ばれる新たな大腸拡大内視鏡の機能が開発され,大腸浅層部における血管構造の観察が可能となった.一般に腫瘍性病変の場合は血管密度が増幅することから,NBI systemで血管構造を監察することで腫瘍/非腫瘍の判別が可能ではないかと期待されているが,未だその診断手法は確立されていない.そこで,我々は NBI画像中の血管構造を解析することで自動的に病状推定を行う診断支援システムの構築を検討している.本稿ではそのための血管領域の抽出について述べる