阿尔菲:从培养的人类细胞中获取的无标签时间延迟成像数据的细胞周期表型注释
Laura Antonelli1, Federica Polverino2, Alexandra Albu3
1ICAR, Institute for High-Performance Computing and Networking, National Research Council, Naples, Italy.
Scientific data
|October 4, 2023
概括
研究人员介绍了ALFI数据集,用于无标签的细胞追踪. 这种广泛的显微镜图像和注释的集合有助于开发用于检测和跟踪活细胞,包括癌细胞的先进方法.
科学领域:
- 细胞生物学 细胞生物学
- 显微镜的使用方法
- 生物图像分析分析
背景情况:
- 在显微镜中精确检测和跟踪多个活细胞是具有挑战性的,因为形态变化,重叠和线粒分裂.
- 无标签显微镜通过减少样品制备和光毒性,比光方法具有优势.
- 现有的数据集缺乏对无标签细胞跟踪任务的全面注释.
研究的目的:
- 介绍ALFI,一个新的,公开可用的数据集,用于无标签显微镜.
- 为细胞检测,细分和跟踪提供广泛的注释.
- 促进开发和比较用于分析活细胞动态的算法.
主要方法:
- 使用差异干扰对比显微镜获取29个时间间隔图像序列.
- 在各种实验条件下,包括各种人类细胞系 (HeLa,U2OS,hTERT RPE-1).
- 生成详细的注释,包括像素分段口罩,界限框和跟踪信息.
主要成果:
- ALFI数据集包括237.9小时的无标签显微镜数据.
- 它提供了一个丰富的资源,用于培训和验证细胞检测和跟踪的算法.
- 该数据集可以分析相间和线粒体事件,谱系重建和表型歧视.
结论:
- ALFI显著扩大了专家标记数据的可用性,用于无标记细胞成像.
- 该数据集是推动活细胞群的自动化分析的宝贵资源.
- 它支持基础细胞生物学和癌症研究的研究,使用无标签显微镜.
