Construction of a chemical model of cell motility

细胞运动化学模型的构建

• 批准号: 22K18685
• 负责人: 豊田 太郎
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18685/
• 关键词: ジャイアントベシクル; マイクロ流体デバイス; 実験室進化; 界面活性剤

本研究課題は、走化性をもつ遊走性単細胞生物の化学モデル（ここでは人工バクテリアと呼ぶ）を創出することを目的とする。原始細胞が進化の過程でどのように駆動力を得て、走化性という高次機能を獲得してきたかという未解明の謎に対し応募者は、細胞生物学的手法とは相補的に、構成的アプローチとして、素性のわかった有機分子の水中での構造形成と反応の時間発展に立脚した人工バクテリアをつくり、これが実験室進化によって走化性を獲得する時空間発展を計測技術と分析技術を駆使して明らかにすることを着想した。一年目は、人工バクテリアをその場観察するための進化リアクターのプロトタイプ作製および画像解析法の開発に従事した。人工バクテリアは進化リアクター内部で動き回ることから、形態をとらえるために共焦点レーザー走査型蛍光顕微鏡で観察すると、各断面像で位置ずれがおこるために、位置ずれを補正して3次元イメージ構築をする必要がある。そのために、人工バクテリアに見立てたジャイアントベシクルのマイクロ流体デバイスの捕捉構造（特に厚み方向）について精査するとともに、位置連れのある各断面像を修正して3次元イメージ像を構築できるプログラムを開発した。機械学習と転移学習によってジャイアントベシクルの各断面像の中心位置を把握・学習させ、その後にデコンボリューション法を組み込んだ3次元イメージ構築プログラムを自作することで、それらを補正した球形のジャイアントベシクルの3次元イメージ像を取得することができた。

This research topic は, go sexual を も つ wandering 単 cell biological の chemical モ デ ル (こ こ で は artificial バ ク テ リ ア と shout ぶ) を hit す る こ と を purpose と す る. Primitive cells が evolution の で ど の よ う に 駆 power have て を voltinism と い う high order function を get し て き た か と い う not interpret の mystery に し seaborne 応 raise は, cell biology technique と は phase of に, composition of ア プ ロ ー チ と し て, plain の わ か っ た organic molecules の water で の と structure formation against 応 の time 発 exhibition に footing し た バ artificially ク テ リ ア を つ く り, こ れ が be 験 chamber evolution に よ っ て walk, sexual を obtain す る exhibition space 発 を when measuring technology と analysis を 駆 make し て Ming ら か に す る こ と think を し た. Year は, artificial バ ク テ リ ア を そ の field 観 examine す る た め の evolution リ ア ク タ ー の プ ロ ト タ イ プ cropping お よ び portrait analytic method の open 発 に 従 matter し た. Artificial バ ク テ リ ア は evolution リ ア ク タ ー internal dynamic き で back る こ と か ら, shape を と ら え る た め に total focus レ ー ザ ー walkthrough type 蛍 light 顕 micromirror で す was 観 る と, each section as で position ず れ が お こ る た め に, location ず れ を corrected し て 3 dimensional イ メ ー ジ build を す る necessary が あ る. そ の た め に, artificial バ ク テ リ ア に see stand て た ジ ャ イ ア ン ト ベ シ ク ル の マ イ ク ロ fluid デ バ イ ス の capture structure (に thick み direction) に つ い て fine check す る と と も に, location, even れ の あ る section like を correction し て 3 dimensional イ メ ー ジ like を build で き る プ ロ グ ラ ム を open 発 し た. Moving mechanical learning と planning study に よ っ て ジ ャ イ ア ン ト ベ シ ク ル の each section as の center を grasp, learning さ せ, そ の after に デ コ ン ボ リ ュ ー シ ョ ン を group み 込 ん だ 3 dimensional イ メ ー ジ build プ ロ グ ラ ム を made す る こ と で, そ れ ら を corrected し た spherical の ジ ャ イ ア ン ト ベ シ ク ル の 3 dimensional イ メ ー ジ like を す Youdaoplaceholder0 とがで た た.

项目成果

Deep Learning Detection of Giant Vesicles Using a Synthetic Data Set of Confocal Fluorescence Microscopy Images

使用共焦荧光显微镜图像的合成数据集深度学习检测巨型囊泡

• 发表时间: 2022
• 作者: Soichiro Hiroi;Taro Toyota;Yuhui Zhang;Akihiko Konagaya
• 通讯作者: Akihiko Konagaya