DetecDiv,自動細胞分裂トラッキングおよび生存分析のためのジェネラリスト深層学習プラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

Aspert, T.; Hentsch, D.; Charvin, G.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211644955309 整理番号：21P0268718

DetecDiv,自動細胞分裂トラッキングおよび生存分析のためのジェネラリスト深層学習プラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

DetecDiv, a generalist deep-learning platform for automated cell division tracking and survival analysis

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発行年： 2022年04月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月15日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

顕微鏡画像の配列から意味のある時間的情報の抽出を自動化することは,動的生物学的過程を特徴づけるための大きな課題である。今まで,単一細胞軌跡を定量的に分析する能力の強い制限は,酵母における複製老化への侵入の動力学を評価するための大規模な研究を妨げている。ここでは,高スループット単一細胞分割追跡のための深層学習ベースソフトウェアと組み合わせたマイクロ流体ベース画像取得プラットフォームDetecDivを開発した。DetecDivは,高精度で細胞複製寿命を自動的に再構成でき,マイクロ流体トラップの多様なイメージングプラットフォームと形状で同様に機能することを示した。さらに,この方法は時系列分類と画像意味セグメンテーションを用いて包括的な時間的細胞計量を提供する。最後に,この方法を,環境ストレスへの曝露時の細胞適応とリアルタイム細胞生存の動力学を自動的に定量化するためにさらに応用できることを示した。したがって,この方法論は細胞周期,ストレス応答および複製寿命アッセイのための高スループット表現型決定のためのオールインワンツールボックスを提供する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

細胞生理一般 , 生体の顕微鏡観察法

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