Informace o projektu
Modernizace a podpora výzkumných aktivit národní infrastruktury pro biologické a medicínské zobrazování Czech-BioImaging
- Kód projektu
- CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_013/0001775 (kod CEP: EF16_013/0001775)
- Období řešení
- 6/2017 - 4/2021
- Investor / Programový rámec / typ projektu
-
Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR
- OP Výzkum, vývoj a vzdělávání (OP VVV)
- PO 1 Posilování kapacit pro kvalitní výzkum
- Fakulta / Pracoviště MU
- Středoevropský technologický institut
- Další fakulta/pracoviště MU
- Fakulta informatiky
- Spolupracující organizace
-
Fyziologický ústav AV ČR, v. v. i.
Ústav experimentální botaniky AV ČR, v. v. i.
Ústav molekulární genetiky AV ČR, v. v. i.
- Odpovědná osoba Prof. Pavel Hozák, Ph.D.
Univerzita Karlova
Univerzita Palackého v Olomouci
Vysoké učení technické v Brně
Národní infrastruktura pro biologické a medicínské zobrazování Czech-BioImaging (http://www.czech-bioimaging.cz) je distribuovanou výzkumnou infrastrukturou špičkových zobrazovacích pracovišť, která poskytuje uživatelům otevřený přístup k širokému portfoliu zobrazovacích metod. Dostupnost těchto technologií pro vědeckou komunitu je absolutně nezbytným předpokladem pro udržení konkurenceschopnosti biologických a lékařských věd v ČR. Dalším kladným znakem Czech-BioImaging je, že spojuje špičkové výzkumné ústavy Akademie věd České republiky s předními univerzitami v ČR s dlouholetými zkušenostmi s výukou a vzděláváním.
Czech-BioImaging sdružuje nejlepší přístrojové vybavení a odborné znalosti do jednotného celku, který koordinovaným a transparentním způsobem poskytuje kvalitní služby vědecké komunitě v ČR při sdílení nákladů na zavádění, další rozvoj a provoz těchto služeb. Czech-BioImaging navazuje na zapojení ČR ve velké panevropské infrastruktuře pro biologické a medicínské zobrazování Euro-BioImaging. Technologické a metodické zázemí Czech-BioImaging výrazně urychlí a zefektivní biomedicínský výzkum díky zpřístupnění špičkových zobrazovacích technologií, odborné expertíze shromážděné v rámci uzlů, sdílení zkušeností z různých projektů, vývoji nových postupů získání a analýzy obrazových dat, trvalému vzdělávání personálu infrastruktury a intenzivnímu zapojení do mezinárodní vědecké spolupráce.
Cíle udržitelného rozvoje
Masarykova univerzita se hlásí k cílům udržitelného rozvoje OSN, jejichž záměrem je do roku 2030 zlepšit podmínky a kvalitu života na naší planetě.
Publikace
Počet publikací: 55
2021
-
Diffusion kurtosis imaging detects the time-dependent progress of pathological changes in the oral rotenone mouse model of Parkinson's disease
Journal of Neurochemistry, rok: 2021, ročník: 158, vydání: 3, DOI
-
Inferior parietal lobule involved in representation of "what" in a delayed-action Libet task
Consciousness and Cognition, rok: 2021, ročník: 93, vydání: August 2021, DOI
-
Nucleolar rDNA folds into condensed foci with a specific combination of epigenetic marks
Plant Journal, rok: 2021, ročník: 105, vydání: 6, DOI
-
Super-resolution microscopy of chromatin fibers and quantitative DNA methylation analysis of DNA fiber preparations
Journal of Cell Science, rok: 2021, ročník: 134, vydání: 15, DOI
-
The Wavelet-Based Denoising Of Images in Fiji, With Example Applications in Structured Illumination Microscopy
Image Analysis & Stereology, rok: 2021, ročník: 40, vydání: 1, DOI
2020
-
Adar RNA editing-dependent and -independent effects are required for brain and innate immune functions in Drosophila
Nature Communications, rok: 2020, ročník: 11, vydání: 1, DOI
-
Altered dopamine D3 receptor gene expression in MAM model of schizophrenia is reversed by peripubertal cannabidiol treatment
Biochemical Pharmacology, rok: 2020, ročník: 177, vydání: July 2020, DOI
-
BIAS: Transparent reporting of biomedical image analysis challenges
Medical Image Analysis, rok: 2020, ročník: 66, vydání: 101796, DOI
-
Brain structure changes in nondemented seniors after six-month dance-exercise intervention
Acta Neurologica Scandinavica, rok: 2020, ročník: 141, vydání: 1, DOI
-
Condensed U-Net (CU-Net): An Improved U-Net Architecture for Cell Segmentation Powered by 4x4 Max-Pooling Layers
IEEE 17th International Symposium on Biomedical Imaging, rok: 2020