RABiT-III:在一个非专业化生物对称设施的自动化微核检测
Mikhail Repin1, Guy Garty2, Ralph J Garippa3
1Center for Radiological Research, Columbia University Irving Medical Center, New York, New York.
Radiation research
|March 22, 2024
概括
使用细胞动力阻断微核 (CBMN) 试验的自动化微核试验现在可以适应新的高通量机器人系统. 机器学习显著加快了分析辐射剂量-反应曲线的算法开发.
科学领域:
- 生物医学科学 生物医学科学
- 辐射生物学 辐射生物学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 微核是电离辐射暴露的关键生物标志物.
- 人体外围血液淋巴细胞测定适用于自动化生物对称.
- 之前的工作是使用RABiT系统自动化细胞动力学阻断微核 (CBMN) 试验.
研究的目的:
- 将自动CBMN测定应用于一个新的高通量设施 (RABiT-III).
- 评估RABiT-II协议在各种机器人平台上的适应性.
- 为了证明机器学习在自动化生物对称分析中的实用性.
主要方法:
- 使用了Agilent BRAVO液体处理和GE IN细胞分析仪6000成像系统.
- 采用了PerkinElmer Columbus系统与PhenoLOGIC机器学习模块进行图像分析.
- 实施了已建立的自动化CBMN测试协议.
主要成果:
- 在RABiT-III平台上成功应用了自动CBMN测定.
- 证明了CBMN协议在不同机器人系统中的适应性.
- 机器学习促进了细胞分类和剂量反应曲线生成的快速算法开发.
结论:
- 该RABiT-II CBMN测定协议可适应各种RABiT-III生物技术机器人平台.
- 机器学习为高通量自动化生物对称提供了显著的优势.
- 这种方法提高了非专业化生物测量中心的能力.
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