基于图像的组织学特征的量化作为空间位置的函数,使用组织定位系统

科学领域:

• 空间生物学 空间生物学
• 基因组学就是基因组学.
• 计算病理学计算病理学

背景情况:

• 组织表现出复杂的基因表达模式,对细胞功能至关重要.
• 量化这些区域模式需要精确测量沿空间轴的细胞特征.
• 手动分析是劳动密集型的,容易出现不准确的情况.

研究的目的:

• 开发一种用于分析组织区域的自动化方法.
• 为了使基因表达与区域架构相关的精确空间量化.
• 在研究区域生物学中克服手动分析的局限性.

主要方法:

• 基于深度学习的组织定位系统 (TPS) 的开发.
• TPS利用算法进行船舶识别,分类和区域细分.
• 分析沿着门静脉到肝叶中枢静脉轴进行.

主要成果:

• 在小鼠模型中,TPS准确量化了空间基因表达.
• 该系统成功地识别了区域报告者菌株,年龄和疾病状态之间的表达差异.
• TPS揭示了先前假定随机定位的细胞的区域分布.

结论:

• 组织定位系统 (TPS) 提供了一种自动化和准确的方法来研究组织区分.
• TPS可以区分生物变异并发现新的空间细胞分布.
• TPS的原理可以扩展到其他组织,以便在空间生物学中得到更广泛的应用.