Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Exploring sperm cell motion dynamics: Insights from genetic algorithm-based analysis

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F24%3A00377071" target="_blank" >RIV/68407700:21240/24:00377071 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.06.008" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.06.008</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.csbj.2024.06.008" target="_blank" >10.1016/j.csbj.2024.06.008</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Exploring sperm cell motion dynamics: Insights from genetic algorithm-based analysis

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Accurate analysis of sperm cell flagellar dynamics plays a crucial role in understanding sperm motility as flagella parameters determine cell behavior in the spatiotemporal domain. In this study, we introduce a novel approach by harnessing Genetic Algorithms (GA) to analyze sperm flagellar motion characteristics and compare the results with the traditional decomposition method based on Fourier analysis. Our analysis focuses on extracting key parameters of the equation approximating flagellar shape, including beating period time, bending amplitude, mean curvature, and wavelength. Additionally, we delve into the extraction of phase constants and initial swimming directions, vital for the comprehensive study of sperm cell pairs and bundling phenomena. One significant advantage of GA over Fourier analysis is its ability to integrate sperm cell motion data, enabling a more comprehensive analysis. In contrast, Fourier analysis neglects sperm cell motion by transitioning to a sperm-centered coordinate system (material system). In our comparative study, GA consistently outperform the Fourier analysis-based method, yielding a remarkable reduction in fitting error of up to 70% and on average by 45%. An in-depth exploration of the sperm cell motion becomes indispensable in a wide range of applications from complexities of reproductive biology and medicine, to developing soft flagellated microrobots.

  • Název v anglickém jazyce

    Exploring sperm cell motion dynamics: Insights from genetic algorithm-based analysis

  • Popis výsledku anglicky

    Accurate analysis of sperm cell flagellar dynamics plays a crucial role in understanding sperm motility as flagella parameters determine cell behavior in the spatiotemporal domain. In this study, we introduce a novel approach by harnessing Genetic Algorithms (GA) to analyze sperm flagellar motion characteristics and compare the results with the traditional decomposition method based on Fourier analysis. Our analysis focuses on extracting key parameters of the equation approximating flagellar shape, including beating period time, bending amplitude, mean curvature, and wavelength. Additionally, we delve into the extraction of phase constants and initial swimming directions, vital for the comprehensive study of sperm cell pairs and bundling phenomena. One significant advantage of GA over Fourier analysis is its ability to integrate sperm cell motion data, enabling a more comprehensive analysis. In contrast, Fourier analysis neglects sperm cell motion by transitioning to a sperm-centered coordinate system (material system). In our comparative study, GA consistently outperform the Fourier analysis-based method, yielding a remarkable reduction in fitting error of up to 70% and on average by 45%. An in-depth exploration of the sperm cell motion becomes indispensable in a wide range of applications from complexities of reproductive biology and medicine, to developing soft flagellated microrobots.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Computational and Structural Biotechnology Journal

  • ISSN

    2001-0370

  • e-ISSN

    2001-0370

  • Svazek periodika

    23

  • Číslo periodika v rámci svazku

    December

  • Stát vydavatele periodika

    AT - Rakouská republika

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    2837-2850

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85198011610