Label-free 3-D quantitative phase imaging cytometry with deep learning: identifying naive, memory, and senescent T cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current prevailing methods for identifying immune cell subsets exploit a group of differentiation markers (CDs) targeted by fluorochrome or metal conjugated antibodies. However, such labeling methods, requiring a staining process and specific reagents, prevent rapid and cost-effective identification of immune cell subsets. Therefore we developed a label-free imaging cytometry platform that synergistically used refractive index (RI) tomography and three-dimensional (3-D) deep learning. We constructed and trained a deep learning classifier that learns unique representations from the 3-D RI map of each cell obtained using RI tomography without labeling. In this study, we were able to classify human naïve, memory, and senescent T cells according to the expression of CD4, CD8, CD45RA, CCR7 and CD57 using the label-free classifier within milliseconds, with high precision (>95%) even though the morphological and biochemical characteristics extracted from the RI tomograms of the T cells are almost homogeneous. This cannot be achieved by conventional machine learning approaches that only exploit the set of manually extracted features. Our label-free cell sorting platform will facilitate rapid and cost-effective immunological and biomedical studies by eliminating the laborious labeling process.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle