细胞球的精确分割是整个细胞选择培养流程的重中之重。在自动选择过程中需要兼顾灵敏性及准确度问题,以排除尺寸过小、过大或外形不规则的细胞球个体。由于细胞球通常不会彼此接触或重叠——这一特点恰巧符合u-net 神经网络的设计,因此通过u-net 神经网络训练的深度学习模型可以很好的解决自动地选择细胞球这一难题。而同为leica旗下的aivia人工智能图像分析软件,是一款具有处理深度学习模型的软件,此外其还为使用者提供了python 接口,用户可以调用公开的三方模型或分析工具,如发布在github 上的资源,也可以根据实验需要编写符合特定需求的插件,制定一体化的分析流程,提高整体分析流程的效率。
经过这套系统转移后的球体状态如何呢?作者通过leica sp8共聚焦检测了形态和活力相关的标记物(用calcein am、eth-d1和hoechst3342),通过短时间(转移前后马上对比)和长时间(0、24、48小时),发现通过spheroidpicker的转移操作几乎不会影响细胞球的活力。
而这套系统的最终效果如何呢?要求专家和spheroidpicker挑选面积为21,000-29,000 μm2、最小圆度为0.815的小球。对比最终结果,发现spheroidpicker对挑选面积和圆度的范围控制,其操作28次,其中26个小球被成功挑出,25个转移成功,成功率更高。
3d球体是现在最有前途的体外筛药模型,让细胞xyz空间展现出较之2d单细胞层更多更准确的生理功能,但是其培养方法的不统一造成较难获得均一化个体,需要后期的挑选才可以作为可信的筛药对象,而借助能拥有光学素质能兼顾清晰和3d景深leica s9i体视镜加上深度学习软件(leica aivia可以用来开发此功能),可以自动化的来做挑选和转移的工作,从而让3d球体成为可信高效的体外筛药模型。
参考文献:
EAD Talk | 声音专栏:庖丁解牛,看EAD解析双键异构
应用案例 | 如何应用DSC测试聚合物结晶度
质谱技术,一种理想的蛋白质分析方法
超纯水在质谱分析中的纯净力量
相关产品
上海美谱达UV-3200扫描型紫外/可见分光光度计
Leica徕卡DM750M正置显微镜
希森美康ExoCounter 全自动外泌体分析仪
智能化共聚焦高内涵成像分析系统
比利时 Bioruptor plus非接触式全自动超声破碎仪
DM3000德国徕卡leica生物显微镜
徕卡生物倒置显微镜LeicaDMi1
希森美康ExoCounter 全自动外泌体分析仪
梅特勒托利多pH 复合电极 LE438
Diagenode全自动核酸剪切仪Megaruptor ®3
化学发光成像仪Amersham ImageQuant 800
BIORUPTOR超声波细胞破碎仪new pico比利时Diagenode
美国博勒飞AMETEK Brookfield CTX质构仪
美国思拓凡 cytiva go蛋白纯化系统
ATS超高压均质机AH-D400
关注
拨打电话
留言咨询