Development of cell assay technology based on machine learning
Development of cell assay technology based on machine learning
批准号:
22KJ2089
负责人:
李 泓翰
金额:
$1.41万
依托单位:
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份:
2023
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2023-03-08 至 2024-03-31
中文摘要
Wrinkle Force Microscopy」というアプローチ(Li, H., Matsunaga, D.,... Deguchi, S., Wrinkle force microscopy: a machine learning based approach to predict cell mechanics from images. Communications Biology 5, 361, 2022.)を用い,昨年度は,顕微鏡画像のみで細胞メカニズム(収縮力)の計測が簡素化できることが確認した.この成果は,従来法と比べ作業手順が簡素であるため高いスループット性を備えた計測を実施できるメリットを備える.本年度は,このアプローチを踏まえて、細胞の収縮力を駆動するアクチンストレスファイバとそれを対応する細胞形態学上の関係を機械学習で探究した.アクチンストレスファイバは,細胞内で収縮力を発揮するために重要な役割を果たすため,細胞の機能や異常な変化を理解する上で重要な指標となる.この研究では,顕微鏡画像で獲得する細胞の形状のみでアクチンストレスファイバの幾何分布と幾何学的な特徴を明確にすることが可能になった.この研究により,細胞の収縮力を正確に測定することができるだけでなく,アクチンストレスファイバと細胞形態学上の関係を明確にすることで,細胞の機能や異常な変化に対する理解が深まることが期待される.この成果(Li, H., Liu, S., Deguchi, S., Matsunaga, M., Knowledge” installed” diffusion model predicts the geometry of actin cytoskeleton from cell morphology. bioRxiv.)は,NatureシリーズであるCommunications Biology誌に投稿され、現在査読中となっている.また招待講演(Li Honghan, 松永 大樹, 出口真次, 機械学習に基づく細胞力学の計測と解析. 第33回バイオフロンティア講演会)を受けてこれまでの成果も発表された.
英文摘要
Wrinkle Force Microscopy」というアプローチ(Li, H., Matsunaga, D.,... Deguchi, S., Wrinkle force microscopy: a machine learning based approach to predict cell mechanics from images. Communications Biology 5, 361, 2022.)を用い,昨年度は,顕微鏡画像のみで細胞メカニズム(収縮力)の計測が簡素化できることが確認した.この成果は,従来法と比べ作業手順が簡素であるため高いスループット性を備えた計測を実施できるメリットを備える.本年度は,このアプローチを踏まえて、細胞の収縮力を駆動するアクチンストレスファイバとそれを対応する細胞形態学上の関係を機械学習で探究した.アクチンストレスファイバは,細胞内で収縮力を発揮するために重要な役割を果たすため,細胞の機能や異常な変化を理解する上で重要な指標となる.この研究では,顕微鏡画像で獲得する細胞の形状のみでアクチンストレスファイバの幾何分布と幾何学的な特徴を明確にすることが可能になった.この研究により,細胞の収縮力を正確に測定することができるだけでなく,アクチンストレスファイバと細胞形態学上の関係を明確にすることで,細胞の機能や異常な変化に対する理解が深まることが期待される.この成果(Li, H., Liu, S., Deguchi, S., Matsunaga, M., Knowledge” installed” diffusion model predicts the geometry of actin cytoskeleton from cell morphology. bioRxiv.)は,NatureシリーズであるCommunications Biology誌に投稿され、現在査読中となっている.また招待講演(Li Honghan, 松永 大樹, 出口真次, 機械学習に基づく細胞力学の計測と解析. 第33回バイオフロンティア講演会)を受けてこれまでの成果も発表された.
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Wrinkle force microscopy: A new cellular assay method based on machine learning
皱纹力显微镜:一种基于机器学习的新细胞测定方法
DOI:
--
发表时间:
2021
期刊:
影响因子:
--
作者:
[Honghan Li, Daiki Matsunaga, Shinji Deguchi]
通讯作者:
Shinji Deguchi
Wrinkle Force Microscopy Predicts Cell Mechanics from Images
皱纹力显微镜根据图像预测细胞力学
DOI:
10.2142/biophys.62.246
发表时间:
2022
期刊:
Seibutsu Butsuri
影响因子:
--
作者:
[DEGUCHI Shinji, LI Honghan, MATSUNAGA Daiki, MATSUI Tsubasa S.]
通讯作者:
MATSUI Tsubasa S.
機械学習に基づく細胞力学計測方法の構築
基于机器学习的细胞力学测量方法构建
DOI:
--
发表时间:
2021
期刊:
影响因子:
--
作者:
[李泓翰, 松永大樹, 出口真次]
通讯作者:
出口真次
DOI:
10.1101/2023.01.12.523863
发表时间:
2023-01
期刊:
bioRxiv
影响因子:
--
作者:
[Honghan Li;Shiyou Liu;S. Deguchi;D. Matsunaga]
通讯作者:
Honghan Li;Shiyou Liu;S. Deguchi;D. Matsunaga
機械学習に基づく細胞力学の計測と解析
基于机器学习的细胞力学测量与分析
DOI:
--
发表时间:
2022
期刊:
影响因子:
--
作者:
[Li Honghan, 松永 大樹, 出口真次]
通讯作者:
出口真次
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