可扩展免疫光学 (ExIF) 通过整合标准的4个复数成像数据,可轻松生成高复杂性的数据集

Ihuan Gunawan1,2, Felix V Kohane1, Moumitha Dey1

  • 1School of Biomedical Sciences, Faculty of Medicine and Health, University of New South Wales, Sydney, NSW, Australia.

PubMed
概括

这项研究引入了可扩展免疫光 (ExIF) 框架,使深度学习能够从标准的4倍位成像中几乎标记无限的分子标记. 这种方法增强了单细胞分析和对复杂的生物过程的定量洞察力,例如上皮细胞-介质细胞过渡.