细胞与细胞相互作用对单细胞行为的影响,由深度学习辅助的高通量可定位单细胞协同培养系统揭示
Ziming Yu1, Jianpei Dong1, Jingxiong Lin1
1School of Biomedical Engineering, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University, Shenzhen 518107, China.
Analytical chemistry
|April 29, 2025
概括
这项研究引入了用于高通量单细胞共养的深度学习系统,使细胞相互作用的精确配对和分析成为可能. 它揭示了细胞与细胞相互作用如何影响癌细胞的增殖和迁移,提供了对细胞异质性的见解.
科学领域:
- 细胞生物学 细胞生物学
- 生物技术是生物技术.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 细胞与细胞之间的相互作用对于生理和病理过程至关重要.
- 人口水平的方法掩盖了细胞异质性.
- 目前的单细胞共同培养系统在高通量配对和数据分析方面面临挑战.
研究的目的:
- 开发一个深度学习辅助的高通量可定位的单细胞培系统 (DL-HASCCS).
- 为了使异质单细胞的精确,高通量配对可用于共同培养.
- 量化分析单细胞相互作用及其对细胞行为的影响.
主要方法:
- 高通量单细胞共同培养与自动化数据处理的整合.
- 深度学习的应用用于快速,可定位的单细胞配对.
- 在不同条件下分析乳腺癌细胞和内皮细胞相互作用.
主要成果:
- 该DL-HASCCS系统促进高通量配对和单细胞相互作用的定量分析.
- 揭示了细胞与细胞相互作用对单个乳腺癌细胞增殖和迁移的影响.
- 证明了该系统在正常和化疗条件下理解细胞异质性的实用性.
结论:
- DL-HASCCS克服了当前单细胞培养技术的局限性.
- 提供了关于细胞相互作用在单细胞水平上癌症生物学中的作用的宝贵见解.
- 推动了细胞异质性及其对疾病的影响的研究.
