通过成像流动细胞计量分析皮质细胞极性
Jesper H Jespersen1, Andras Harazin1,2, Anja B Bohn3
1Department of Molecular Biology and Genetics, Aarhus University, Aarhus, Denmark.
Journal of cellular biochemistry
|September 18, 2023
概括
我们开发了一种快速的,人工智能驱动的成像流细胞计法,以选影响黑色素瘤细胞皮质细胞极性 (CCP) 的因素,这对于预防癌症转移至关重要.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 细胞生物学 细胞生物学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 转移是癌症死亡的主要原因,需要向治疗.
- 循环瘤细胞中的皮层细胞极性 (CCP) 促进转移,使其成为关键的治疗点.
- 目前用于量化CCP的方法很慢,不适合用于高通量选.
研究的目的:
- 开发一种高通量查方法,用于识别调节黑色素瘤细胞中CCP的因素.
- 建立人工智能支持的分析,以准确和快速量化CCP.
- 证明这种工作流在查药物对CCP的影响中的实用性.
主要方法:
- 开发一种基于成像流细胞计的分析方法,用于CPC分析.
- 实现人工智能算法用于自动化数据分析.
- 使用影响极性,细胞骨和细胞膜的药物验证方法.
主要成果:
- 开发的方法可以实现CPT的高通量,准确和可重复量化.
- 人工智能支持的分析比手工量化要快得多.
- 试点实验成功地选了悬浮的黑色素瘤细胞中对CCP的药物作用.
结论:
- 新型成像流细胞计和人工智能工作流提供了一个高效的平台,用于大规模选CPC监管机构.
- 这种方法有助于发现控制转移的新型因素.
- 该方法可以适应用于分析额外的细胞参数,以便进行全面的细胞分析.
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