39、时空肿瘤克隆动力学研究

时空肿瘤克隆动力学研究

1. 研究背景与目标

在肿瘤研究领域,了解肿瘤克隆的时空动态对于理解肿瘤的生长、发展以及对治疗的反应至关重要。利用LeGO载体可以轻松地对细胞进行荧光标记,基于此,研究人员开发了一种新颖的高通量图像处理框架,用于分析结直肠癌(CRC)细胞的克隆动力学。同时,还构建了一个简单的双函数基于代理的细胞增殖模型,以探索局部密度对集落生长的影响。

2. 材料与方法
2.1 细胞培养
  • 细胞种类 :使用HT55(Sanger Institute)细胞和实验室先前建立的原代人胚胎成纤维细胞(HEFs)。
  • 培养基 :单培养时,细胞在添加1%青霉素 - 链霉素(Gibco)和10%胎牛血清(FCS;Gibco)的DMEM/F12(Life Technologies)中培养;共培养时,培养基中FCS浓度调整为0.1%。
  • 培养条件 :细胞在37°C和5.0% CO₂环境中孵育。
2.2 多色标记
  • 载体改造 :将人类c - Myc原癌基因的核定位信号(3’ GGACGACGCTTCTCCCAGTTTAACCTG 5’)插入LeGO - C2(27339)、LeGO - V2(27340)和LeGO - Cer2(27338)(Addgene)载体中,实现核可视化。
  • 转导过程 :在12孔板的单孔中接种50,000个
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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