Impact of image segmentation on high-content screening data quality for SK-BR-3 cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High content screening (HCS) is a powerful method for the exploration of cellular signalling and morphology that is rapidly being adopted in cancer research. HCS uses automated microscopy to collect images of cultured cells. The images are subjected to segmentation algorithms to identify cellular structures and quantitate their morphology, for hundreds to millions of individual cells. However, image analysis may be imperfect, especially for "HCS-unfriendly" cell lines whose morphology is not well handled by current image segmentation algorithms. We asked if segmentation errors were common for a clinically relevant cell line, if such errors had measurable effects on the data, and if HCS data could be improved by automated identification of well-segmented cells. RESULTS: Cases of poor cell body segmentation occurred frequently for the SK-BR-3 cell line. We trained classifiers to identify SK-BR-3 cells that were well segmented. On an independent test set created by human review of cell images, our optimal support-vector machine classifier identified well-segmented cells with 81% accuracy. The dose responses of morphological features were measurably different in well- and poorly-segmented populations. Elimination of the poorly-segmented cell population increased the purity of DNA content distributions, while appropriately retaining biological heterogeneity, and simultaneously increasing our ability to resolve specific morphological changes in perturbed cells. CONCLUSION: Image segmentation has a measurable impact on HCS data. The application of a multivariate shape-based filter to identify well-segmented cells improved HCS data quality for an HCS-unfriendly cell line, and could be a valuable post-processing step for some HCS datasets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».