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J-GLOBAL ID：201702268490199691   整理番号：17A0317450

微小環境キューに関連した細胞形状表現型を同定するための機械学習ベースの方法論【Powered by NICT】

Machine learning based methodology to identify cell shape phenotypes associated with microenvironmental cues

著者 (11件)： Chen Desu (Biophysics Program, University of Maryland, College Park, MD, United States) ,  Sarkar Sumona (Biosystems & Biomaterials Division, National Institute of Standards & Technology, Gaithersburg, MD, United States) ,  Candia Julian (Department of Physics, University of Maryland, College Park, MD, United States) ,  Candia Julian (School of Medicine, University of Maryland, Baltimore, MD, United States) ,  Candia Julian (Center for Human Immunology, National Institutes of Health, Bethesda, MD, United States) ,  Florczyk Stephen J. (Biosystems & Biomaterials Division, National Institute of Standards & Technology, Gaithersburg, MD, United States) ,  Bodhak Subhadip (Biosystems & Biomaterials Division, National Institute of Standards & Technology, Gaithersburg, MD, United States) ,  Driscoll Meghan K. (Department of Physics, University of Maryland, College Park, MD, United States) ,  Simon Carl G. (Biosystems & Biomaterials Division, National Institute of Standards & Technology, Gaithersburg, MD, United States) ,  Dunkers Joy P. (Biosystems & Biomaterials Division, National Institute of Standards & Technology, Gaithersburg, MD, United States) ,  Losert Wolfgang (Department of Physics, University of Maryland, College Park, MD, United States)
資料名： Biomaterials  (Biomaterials)
巻： 104  ページ： 104-118  発行年： 2016年 
JST資料番号： C0964B  ISSN： 0142-9612  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 細胞形態は,生体材料に応答して幹細胞の潜在的指標として同定されている。しかし,生体材料における細胞形態表現型の決定は,不均一な細胞集団,微小環境不均一性,および多重パラメータ定義細胞形態のにより複雑である。細胞-材料相互作用と細胞形態を関連づけるために,サポートベクトルマシンに基づく形状表現型フレームワークを開発した。不均一な細胞集団における微小環境駆動形態学的差異を同定し予測するために精度と安定性を有する分類器を構築するために細胞形状計量基準の最も重要な組み合わせを選択した特徴選択法。解析はマルチセルレベルで行い,不均一な集団と微小環境を説明するために単一細胞の小グループの平均形状測定を用いて「スーパーセル」法。サブサンプリング検証アルゴリズムは分類器安定性と汎化能力に必要なスーパーセルサイズとサンプルサイズの範囲を明らかにした。例として,繊維対平坦な微小環境へのヒト骨髄間質細胞(hBMSC)の応答は1日目に比較した。著者らの解析は,57細胞(サイズ4のスーパーセルに分類)は表現型に必要な最小であることを示した。解析は短軸長,ソリディティ,および平均負曲率の組み合わせは,線維性微小環境に応答してhBMSCの最強の初期形状に基づく指標であったことを確認した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不均一性 ,  *表現型 ,  モルフォロジー ,  曲率 ,  形状測定 ,  ヒト ,  サポートベクトルマシン ,  *機械学習 ,  特徴選択
準シソーラス用語： *形状表現 ,  細胞-材料相互作用 ,  生体材料 ,  *細胞形態 ,  *微小環境 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 細胞形態 ,  機械学習 ,  スーパーセル ,  繊維状基質 ,  幹細胞

分類 (1件)： 医用素材  (GA05040H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 微小環境 ,  キュー ,  細胞形状 ,  表現型 ,  同定 ,  機械学習 ,  方法論