Fluo-Cast-Bright:一种深度学习管道,用于对活卵细胞中的染色质结构和发育潜力的非侵入性预测

科学领域:

• 生殖生物学 生殖生物学
• 细胞生物学 细胞生物学
• 基因组学就是基因组学.

背景情况:

• 哺乳动物卵细胞的染色质组织对于半变异,核稳定性和发育潜力至关重要.
• 卵细胞中的不同染色质结构与代谢和转录差异相关,影响生育能力.
• 准确评估卵细胞质量对于辅助生殖和研究至关重要.

研究的目的:

• 开发一种非侵入性深度学习管道,用于预测活哺乳动物卵细胞中的染色质结构和发育潜力.
• 为了使精确的,高吞吐量卵细胞选择基于他们的介质能力.

主要方法:

• 开发一个深度学习管道,名为光预测和光场上的分类 (Fluo-Cast-Bright).
• 管道的应用用于对活小鼠卵细胞中的染色质结构和发育潜力的非侵入性预测.
• 使用固定和活卵子验证管道准确性,然后进行转录组分析.

主要成果:

• 在Fluo-Cast-Bright实现了91.3%的固定卵细胞准确度和85.7%的活卵细胞的染色质状态分类.
• 转录组分析证实,精选的有介质能力的卵细胞表现出关键基因的更高表达.
• 确定的基因表达模式包括RNA输出,mRNA死亡乙烯化,基因素修饰,染色质重塑和微管动力学.

结论:

• 流--亮管道提供了一种快速,非侵入性的方法来选择具有介质能力的卵子.
• 这项技术在下游研究和生殖医学临床应用方面具有重大潜力.
• 使用深度学习进行的非侵入性卵细胞质量评估可以改善辅助生殖技术的结果.