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使用正确的算法优化细胞周期分析

HelmholtzZentrumMünchen的科学家们发现了一种新的方法,使用成像流式细胞仪数据改善细胞周期阶段的识别。他们可以通过应用机器学习算法来避免使用污点。在成像软件的帮助下,他们从明场和暗场图像中提取了数百个特征。使用这些数据,他们可以生成可以数字排序单元格的算法。

使用正确的算法优化细胞周期分析

到目前为止,已经使用荧光染料将细胞分配到它们的细胞周期阶段。这些化学物质会破坏细胞,并可能使结果失真。HelmholtzZentrumMünchen的科学家与麻省理工学院和哈佛大学,斯旺西大学,纽卡斯尔大学和弗朗西斯克里克研究所合作,现在已经找到了另一种选择。

“我们使用了两个普遍被忽视的数据来源:明亮和黑暗的图像 ”,ICB的博士生,该出版物的第一作者Thomas Blasi说。“我们可以将这些数据中的信息用于机器学习 ”。这种方法不仅可以对细胞进行分类,还可以对其进行数字化排序,具有高度的特异性。根据这些调查结果,Broad Institute和HelmholtzZentrumMünchen也提交了临时专利申请。

“基于计算机的基于大量细胞图像的细胞分类开辟了新的视角。这种方法也可用于许多不同的环境,不仅用于细胞周期分析”,Fabian Theis博士教授,博士ICB。

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