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J-GLOBAL ID：201802242862955970   整理番号：18A1351907

マウス胚幹細胞を用いた脂肪生成の無標識定量的化学イメージングと分類分析【JST・京大機械翻訳】

Label-free quantitative chemical imaging and classification analysis of adipogenesis using mouse embryonic stem cells

著者 (5件)： Masia Francesco (School of Physics and Astronomy, Cardiff University, Cardiff, UK) ,  Glen Adam (School of Dentistry, Cardiff University, Cardiff, UK) ,  Stephens Phil (School of Dentistry, Cardiff University, Cardiff, UK) ,  Langbein Wolfgang (School of Physics and Astronomy, Cardiff University, Cardiff, UK) ,  Borri Paola (School of Biosciences, Cardiff University, Cardiff, UK)
資料名： Journal of Biophotonics  (Journal of Biophotonics)
巻： 11  号： 7  ページ： e201700219  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2630A  ISSN： 1864-063X  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： 幹細胞は再生医療におけるそれらの潜在的有用性のために最近多くの注目を集めている。それらの分化した子孫の同定はしばしば複雑な染色手順を必要とし,事前に知られていない中間段階にとって挑戦的である。本研究では,マウス胚幹細胞の脂肪細胞への分化中の中間細胞状態の集団を同定するための無標識定量的コヒーレント反Stokes Raman散乱(CARS)マイクロ分光法の能力を評価した。細胞はハイパースペクトルCARSにより異なる分化日に画像化し,画像はRaman様スペクトルを与える教師なし因数分解アルゴリズムと化学成分の空間分解マップにより分析した。それらの空間分布の統計解析と組み合わせた化学分解により,分類分析に用いた一連のパラメータを提供した。これらのパラメータの最初の2つの主成分は,未分化細胞に起因する3つの主要なグループ,コミットされた白色前脂肪細胞に分化した細胞,および隣接する脂質液滴と異なる蛋白質球状構造を示す分化細胞を示した。クラスタの最適数を推定するための新しい方法を用いて,他の段階の細胞から未分化細胞を分離する教師なし分類法を開発した。ハイパースペクトルCARSデータの提案した教師なし分類パイプラインは,系統解析における自動化細胞選別のための有望な新しいツールを提供する。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  コヒーレンス ,  自動化 ,  統計解析 ,  脂質 ,  脂肪細胞 ,  タンパク質 ,  *分化 ,  空間分布 ,  画像処理 ,  スペクトル ,  画像 ,  クラスタ
準シソーラス用語： ハイパースペクトル ,  未分化細胞 ,  *無標識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脂肪生成 ,  分類分析 ,  コヒーレント反Stokes Raman散乱 ,  ハイパースペクトルイメージング ,  幹細胞

分類 (4件)： 分光分析  (CC03012W) ,  生体の顕微鏡観察法  (EA03050C) ,  細胞生理一般  (EF02010S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (8件)： マウス ,  胚幹細胞 ,  脂肪生成 ,  無標識 ,  定量 ,  化学イメージング ,  分類 ,  分析