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東南大學(xué)在釀酒酵母單細(xì)胞復(fù)制衰老壽命圖像分析算法方面取得進(jìn)展

MEMS ? 來源:MEMS ? 2023-12-13 16:52 ? 次閱讀
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據(jù)麥姆斯咨詢報道,近日,東南大學(xué)集成電路學(xué)院、電子科學(xué)與工程學(xué)院朱真教授課題組在釀酒酵母單細(xì)胞復(fù)制衰老壽命圖像分析算法方面取得了重要進(jìn)展。該研究結(jié)合計算機(jī)視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,應(yīng)用在高通量微流控芯片所得到的大批量時序顯微圖像分析上,成功實(shí)現(xiàn)了對酵母細(xì)胞增殖衰老過程中細(xì)胞出芽、解剖事件的識別和復(fù)制壽命的自動化精準(zhǔn)分析。

釀酒酵母細(xì)胞(Saccharomyces cerevisiae)作為衰老壽命研究的理想模型,其復(fù)制壽命(Replicative Lifespan, RLS)一直是研究的關(guān)鍵生理指標(biāo)。微流控芯片因其微型集成、精確可靠等優(yōu)勢,是酵母細(xì)胞復(fù)制壽命檢測的新型研究平臺。但現(xiàn)有的單細(xì)胞圖像分析算法與軟件無法滿足微流控芯片大批量酵母細(xì)胞時序圖像的高效快速自動化分析需求,尤其是難以分析專用捕獲結(jié)構(gòu)內(nèi)的細(xì)胞時序圖像及其動態(tài)特征。

針對上述問題,該研究結(jié)合計算機(jī)視覺和基于18層殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ResNet)算法,利用微流控芯片上細(xì)胞捕獲陣列的特點(diǎn),采用形態(tài)學(xué)處理方法對時序圖像進(jìn)行偏移修正和單細(xì)胞圖像分割,然后對捕獲結(jié)構(gòu)內(nèi)的酵母細(xì)胞進(jìn)行特征識別并提取出芽和子細(xì)胞剪切事件,并依此實(shí)現(xiàn)細(xì)胞周期記錄和復(fù)制壽命統(tǒng)計。該算法針對母細(xì)胞的捕獲和死活狀態(tài)、子細(xì)胞的出芽方向、芽的大小進(jìn)行標(biāo)注,并建立殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,利用Adam優(yōu)化算法增加網(wǎng)絡(luò)迭代速度,測試集評估的F1 scores高達(dá)92%,可以實(shí)現(xiàn)對釀酒酵母出芽狀態(tài)特征的有效提取。此外,該研究基于上述算法開發(fā)了一套用戶交互軟件,可實(shí)現(xiàn)對酵母細(xì)胞復(fù)制壽命、細(xì)胞周期、生長速率等關(guān)鍵生理指征參數(shù)的高效智能分析,為酵母復(fù)制壽命及其衰老相關(guān)形態(tài)變化完整關(guān)聯(lián)性圖譜的構(gòu)建提供了可能,具有廣泛的應(yīng)用前景。歡迎廣大科研人員合作并共同開展釀酒酵母細(xì)胞生理及表型相關(guān)研究。

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圖1:高通量微流控芯片及細(xì)胞特征數(shù)據(jù)標(biāo)注示例

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圖2:用于酵母出芽特征提取的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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圖3:雙倍體釀酒酵母細(xì)胞的復(fù)制壽命RLS及出芽時間間隔BTI

東南大學(xué)集成電路學(xué)院已畢業(yè)碩士生肖秦為該論文第一作者,現(xiàn)為OPPO公司算法工程師,電子科學(xué)與工程學(xué)院博士生王穎瀛為本文共同一作,東南大學(xué)朱真教授為論文通訊作者。該研究得到了國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項目(2021YFF0701000)、國家自然科學(xué)基金面上項目(61774036)和東南大學(xué)生物電子學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗室開放研究基金的資助。

審核編輯:彭菁

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原文標(biāo)題:計算機(jī)視覺+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于高通量微流控單細(xì)胞(酵母)圖像分析

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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