一个图像处理算法,用于简单的和可重复的量化出血细胞瘤的量化
Neeraj Senthil1, Noah Pacifici1, Melissa Cruz-Acuña1
1Department of Biomedical Engineering, University of California - Davis, Davis, California 95616, United States.
Chemical & biomedical imaging
|December 29, 2023
概括
一个新的MATLAB算法自动化量化vomocytosis的量化,这是一个真菌病原体逃生过程. 这种高通量工具显著减少了分析时间和人为错误,加速了对Cryptococcus neoformans等真菌感染的研究.
科学领域:
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 微生物学 微生物学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 吸血细胞症是真菌病原体从宿主细胞中逃脱而没有细胞死亡.
- 手动分析时间缩短显微镜对血细胞瘤的分析是耗时和劳动密集的.
- 研究体细胞酶对于理解宿主-病原体相互作用和真菌毒性至关重要.
研究的目的:
- 开发一种自动化算法,用于高吞吐量量化体内细胞.
- 为了减少在显微镜视频中分析血细胞瘤的时间和人为错误.
- 为了能够更快地表征真菌菌株,如Cryptococcus neoformans (CN),用于流行病学和毒性研究.
主要方法:
- 一个MATLAB算法被设计用于分析多通道,时差显微镜视频.
- 该算法测量了细胞和真菌细胞 (CN) 之间的同位化.
- 用光染色的免疫细胞和CN被共同培养并成像.
主要成果:
- 该算法量化了具有高吞吐量的血细胞发生事件.
- 分析时间减少了83%,从每段视频的1个多小时到10分钟.
- 该工具最大限度地减少了人为错误在体内细胞瘤的量化.
结论:
- 开发的算法显著简化了吸血细胞分析管道.
- 这种工具加速了对细胞和真菌病原体的机制的研究.
- 自动化分析促进了真菌菌株的快速表征,用于毒性和流行病学研究.
