通过识别芽细胞的明亮场图像来确定增长速度,通过识别重叠
Julian M J Pietsch1, Alán F Muñoz1, Diane-Yayra A Adjavon1
1Centre for Engineering Biology and School of Biological Sciences, University of Edinburgh, Edinburgh, United Kingdom.
eLife
|July 7, 2023
概括
我们开发了发芽酵母 (BABY) 的出生注释器算法,以使用无标签图像准确测量发芽酵母中的单细胞生长率. 该工具通过跟踪细胞系和估计健康状况来增强生物洞察力.
科学领域:
- 微生物生理学 微生物生理学
- 细胞生物学 细胞生物学
- 计算生物学是一种计算生物学.
背景情况:
- 生物化学调节对于微生物生长速度至关重要.
- 准确地确定单细胞生长速度是具有挑战性的,特别是对于像Saccharomyces cerevisiae这样的生物体中的不对称细胞分裂,因为细胞在显微镜图像中的重叠.
研究的目的:
- 开发一种自动化算法,从无标签图像中确定单细胞生长率.
- 为了实现精确的血统跟踪和芽酵母的生长率估计.
主要方法:
- 使用卷积神经网络开发发芽酵母 (BABY) 算法的出生说明器.
- 婴儿通过大小分离重叠的细胞,并识别芽,将芽分配给母细胞.
- 机器学习用于细胞跟踪,血统确定和基于体积变化的增长率估计.
主要成果:
- 婴儿算法成功地从无标签图像中确定单细胞生长率,解决细胞重叠.
- 在Saccharomyces cerevisiae中,芽生长似乎主要是以测量器控制的,其次是以定时器控制的机制.
- 核度Sfp1 (核糖体生物发生调节剂) 的变化先于生长率的变化,生长率可以实时控制.
结论:
- 婴儿算法提供了一种可靠的方法来估计单细胞生长率和芽酵母的健康状况.
- 这种计算工具预计将为微生物生长动态和调节提供重要的生物学见解.
- 结果表明,对芽生长的控制机制和Sfp1.1的作用有新的见解.
