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J-GLOBAL ID：200902264580027430   整理番号：09A0225126

反復フィードバックと機械学習の画像に基づくスクリーンにおける多様な細胞形態学のスコアリング

Scoring diverse cellular morphologies in image-based screens with iterative feedback and machine learning

著者 (14件)： JONES Thouis R. (Broad Inst. MIT and Harvard, MA) ,  JONES Thouis R. (Massachusetts Inst. Technol., MA) ,  CARPENTER Anne E. (Broad Inst. MIT and Harvard, MA) ,  CARPENTER Anne E. (Massachusetts Inst. Technol., MA) ,  LAMPRECHT Michael R. (Massachusetts Inst. Technol., MA) ,  MOFFAT Jason (Massachusetts Inst. Technol., MA) ,  SILVER Serena J. (Broad Inst. MIT and Harvard, MA) ,  GRENIER Jennifer K. (Broad Inst. MIT and Harvard, MA) ,  CASTORENO Adam B. (Harvard Medical School, MA) ,  EGGERT Ulrike S. (Harvard Medical School, MA) ,  ROOT David E. (Broad Inst. MIT and Harvard, MA) ,  GOLLAND Polina (Massachusetts Inst. Technol., MA) ,  SABATINI David M. (Broad Inst. MIT and Harvard, MA) ,  SABATINI David M. (Massachusetts Inst. Technol., MA)
資料名： Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America  (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)
巻： 106  号： 6  ページ： 1826-1831  発行年： 2009年02月10日 
JST資料番号： D0387A  ISSN： 0027-8424  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の技術はRNAiを介して生物過程にあるヒト遺伝子を同定する培養細胞の大スケール研究を可能にした。今回,ハイスループットの画像スクリーンにおける多様で繊細,複雑な形態学的フェノタイプを速やかにスコア化するため,反復フィードバックを用いた機械学習法を報告した。自動化細胞学的プロファイル化はあらゆる画像におけるあらゆる細胞に関して数百の数量記述子を抽出した。反復フィードバック法を用いて短期に相互訓練セッション中に関心のあるフェノタイプを持つ細胞を認識するルール(分類)を構築した。実験で細胞全てを自動的に分類し,各試料のフェノタイプを示す細胞の存在に基づいてスコア付けした。この方法を用いてヒトとDrosophila melanogaster細胞の大スケールRNAiスクリーンで15種の多様な細胞フェノタイプをスコア化し,多様で複雑な低浸透度のフェノタイプのための遺伝的スクリーンを完成し,これは現在使用可能である。

シソーラス用語： *機械学習 ,  フィードバック ,  表現型 ,  統制索引語 ,  ヒト ,  *形態 ,  画像分析 ,  スクリーニング ,  *細胞形態 ,  ショウジョウバエ属 ,  キイロショウジョウバエ ,  ハイスループットスクリーニングアッセイ ,  ハエ目 ,  無脊椎動物
準シソーラス用語： ショウジョウバエ ,  Drosophila melanogaster ,  ハイスループットスクリーニング ,  画像分類

分類 (2件)： 遺伝学研究法  (EC01020N) ,  細胞学一般  (EF01000A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 反復 ,  フィードバック ,  機械学習 ,  スクリーン ,  細胞形態学 ,  スコアリング