Automated detection of apoptotic bodies and cells in label-free time-lapse high-throughput video microscopy using deep convolutional neural networks.
Automated detection of apoptotic bodies and cells in label-free time-lapse high-throughput video microscopy using deep convolutional neural networks.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btad584
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发表时间：
2023-10-03
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
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作者：
可靠的无标记的方法是需要检测和分析细胞凋亡事件的延时细胞-细胞相互作用测定。先前的研究依赖于细胞凋亡的荧光标记物，例如膜联蛋白-V，其提供了人黑素瘤细胞凋亡发作的不一致和晚期指示。我们的动机是通过以无标记的方式直接检测凋亡小体来改善对凋亡的检测。我们训练的ResNet 50网络以92%的准确率识别含有凋亡小体的细胞，并以一帧（5分钟/帧）的误差预测凋亡的发生。我们的凋亡小体分割产生了75%的IoU准确度，允许凋亡细胞的关联识别。我们的方法检测到凋亡事件，其中70%未检测到的Annexin-V染色。在https://github.com/kwu14victor/ApoBDproject上提供了开源代码和示例数据。
Reliable label-free methods are needed for detecting and profiling apoptotic events in time-lapse cell–cell interaction assays. Prior studies relied on fluorescent markers of apoptosis, e.g. Annexin-V, that provide an inconsistent and late indication of apoptotic onset for human melanoma cells. Our motivation is to improve the detection of apoptosis by directly detecting apoptotic bodies in a label-free manner. Our trained ResNet50 network identified nanowells containing apoptotic bodies with 92% accuracy and predicted the onset of apoptosis with an error of one frame (5 min/frame). Our apoptotic body segmentation yielded an IoU accuracy of 75%, allowing associative identification of apoptotic cells. Our method detected apoptosis events, 70% of which were not detected by Annexin-V staining. Open-source code and sample data provided at https://github.com/kwu14victor/ApoBDproject.
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影响因子：
3.7
作者：
Halicka, HD;Bedner, E;Darzynkiewicz, Z
通讯作者：
Darzynkiewicz, Z
DOI：
10.1073/pnas.1116848108
发表时间：
2011-12-20
影响因子：
11.1
作者：
Berda-Haddad, Yael;Robert, Stephane;Kaplanski, Gilles
通讯作者：
Kaplanski, Gilles
影响因子：
2.8
作者：
Kabir, Md Alamgir;Kharel, Ashish;Ray, Aniruddha
通讯作者：
Ray, Aniruddha
影响因子：
6.2
作者：
Kogianni, Giolanta;Mann, Val;Noble, Brendon S.
通讯作者：
Noble, Brendon S.
影响因子：
8.9
作者：
Ayyappan, Vinay;Chang, Alex;Pandey, Rishikesh
通讯作者：
Pandey, Rishikesh