Abstract
Immunology and Infection
Biz burada nicel faz görüntüleme ve makine öğrenimi kullanarak lenfosit alt etiket içermeyen tanımlaması için bir iletişim kuralı tanımlamak. Kimlik lenfosit alt türlerinden İmmünoloji yanı sıra tanı, çalışma ve çeşitli hastalıkların tedavisi için önemlidir. Şu anda, standart yöntemlerini lenfosit türleri sınıflandırmak için belirli zar proteinleri antijen-antikor reaksiyonlar ile etiketleme güveniyor. Ancak, bu etiketleme teknikleri hücresel işlevlerini değiştirme potansiyel riskleri taşır. Burada açıklanan protokol 3D nicel faz görüntüleme ve bir makine öğrenimi algoritması tarafından ölçülen içsel optik tezat sömürerek bu zorlukların üstesinden gelir. 3D kırılma indisi (RI) tomograms lenfositlerin ölçümü 3D Morfoloji ve tek tek hücreler fenotipleri hakkında kantitatif bilgi sağlar. Ölçülen 3D RI tomograms çıkarılan biyofiziksel parametreleri kantitatif etiket içermeyen tanımlaması lenfosit türleri bir tek hücre düzeyinde etkinleştirme bir makine öğrenme algoritması ile incelenir. Biz 3D RI tomograms B, T CD4 + ve CD8 + T lenfositler ölçmek ve onların hücre tipleri ile % 80'den fazla tespit doğruluk. Bu protokol için lenfosit yalıtım, 3D nicel faz görüntüleme ve lenfosit türlerini tanımlamak için makine öğrenimi için ayrıntılı adımlar açıklanmaktadır.
ABOUT JoVE
Copyright © 2024 MyJoVE Corporation. All rights reserved