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题名酵母自体荧光寿命显微图像的自动分析方法
被引量：2
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作者
钟佳慧
伍君鑫
孔亚伟
苏文华
马炯
糜岚
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机构
复旦大学工程与应用技术研究院生物医学工程技术研究所
复旦大学信息科学与工程学院光科学与工程系
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第6期265-275,共11页
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基金
上海市自然科学基金(20ZR1405100)
上海市卫生健康委员会重点学科建设计划(2020-2022)(GWV-10.1-XK01)
+2 种基金
上海毛发医学工程技术研究中心(19DZ2250500)
复旦大学医工结合项目(yg2021-022)
复旦大学工研院先导项目(gyy2018-001,gyy2018-002)。
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文摘
酿酒酵母是最具有吸引力的微生物之一,监测其在不同生长时期的新陈代谢状态变化对基础生物学和工业研究都具有重要意义。依据酵母的生成曲线规律培养了不同时间的酵母细胞,基于荧光寿命显微成像(FLIM)进行自体荧光寿命图像的采集,并提出了一种基于机器学习的自动分析方法,可无标记快速鉴别年轻和衰老的酵母细胞。首先,采用深度监督U-Net实现酵母细胞的自动分割;然后,提取每个酵母细胞的荧光寿命特征和形态特征;最后,采用无监督聚类方法实现分类。实验结果表明,酵母的衰老伴随着新陈代谢的变化。FLIM作为一种无标记成像技术可应用于酵母细胞的代谢分析中,结合自动化分析流程可快速准确地区分具有不同代谢差异的细胞,为后续单细胞的筛选奠定了基础。
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关键词
生物技术
荧光寿命显微成像
机器学习
图像处理
酵母细胞分类
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Keywords
biotechnology
fluorescence lifetime imaging microscopy
machine learning
image processing
yeast cells classification
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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