将人工智能 (AI) 引入环境毒理学研究:人工智能启用斑马鱼高通量查的视角
Nan Wang1,2, Gongqing Dong1,2, Ruxia Qiao1,2
1College of Environmental Science and Engineering, Biomedical Multidisciplinary Innovation Research Institute, Shanghai East Hospital, Tongji University, Shanghai 200092, People's Republic of China.
Environmental science & technology
|May 1, 2024
概括
人工智能 (AI) 通过分析斑马鱼图像和视频来加速毒理学研究. 人工智能工具可以更快,更客观地评估环境污染物的毒性,从而改善危害识别.
科学领域:
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 生物成像是一种生物成像.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 传统的斑马鱼毒理学研究依赖于手动观察,这是耗时和劳动密集的.
- 斑马鱼通过发展,形态和行为的微观图像和视频提供宝贵的数据.
- 环境污染物的毒性机制需要有效的分析方法.
研究的目的:
- 总结目前用于毒理学的人工智能 (AI) 支持的图像和视频分析工具.
- 突出AI在加速危险评估和理解毒性机制方面的潜力.
- 探索AI在分析斑马鱼发育和行为数据中的应用.
主要方法:
- 对基于人工智能的工具进行毒理学图像分析的审查.
- 对基于AI的工具进行毒理学视频分析的审查.
- 讨论AI在量化特征提取和动态变化跟踪方面的作用.
主要成果:
- 人工智能图像分析能够快速客观地确定形态特征和提取定量数据.
- 人工智能视频分析有助于跟踪细胞和行为动态,揭示微妙的毒性指标.
- 人工智能工具提供准确,可重复的结果,减少人类干预和加快查.
结论:
- 人工智能支持的图像和视频分析显著提高了斑马鱼毒理学研究的效率和客观性.
- 人工智能在毒性分析中的应用正在出现,有望在环境污染物评估方面取得未来进展.
- 整合人工智能对于释放毒理学研究中大数据的全部潜力至关重要.
