20、视频生物信息学工具在细胞动态过程评估中的应用

视频生物信息学工具在细胞动态过程评估中的应用

1. 细胞迁移与间隙闭合分析

1.1 单细胞迁移分析方法

单细胞迁移可通过间隙闭合实验进行分析。传统方法是用移液器移除单层细胞中间的一条细胞带以形成间隙,但间隙大小不均一,会影响闭合速率的准确性和对照组与处理组之间的可比性。因此,可使用 Ibidi 伤口愈合培养插入物来制造均一的间隙,具体操作步骤如下:
1. 将插入物粘附到培养板上。
2. 在插入物的每个孔中接种细胞,待孔中的细胞汇合后,移除插入物,使每个孔中的细胞之间留下 500μm 的均一间隙。不过,该方法适用于在塑料或玻璃上生长的细胞,不适用于在湿涂层底物(如 Matrigel、聚 - D - 赖氨酸、聚 - L - 赖氨酸和层粘连蛋白)上生长的细胞,因为插入物底部的粘合剂无法粘附。

1.2 mNSC 和 NTERA2 细胞迁移实验

使用 mNSC 和 NTERA2 两种细胞进行实验,将它们培养在塑料上,并在 BioStation CT 中收集 44 小时的延时视频,每 4 小时收集一次图像。使用 CL - Quant 软件对每一帧进行分析,通过测量间隙内的像素数量来评估间隙闭合情况。实验室开发的 CL - Quant 间隙闭合模块包括用于识别两群细胞之间间隙的分割配方和用于计算间隙内像素数量的测量配方。

实验结果显示,mNSC 大约在 16 小时内完成间隙闭合,而 NTERA2 细胞则需要约 40 小时。香烟烟雾显著抑制了 mNSC 的迁移(mNSC 数据的双向方差分析 p ≤ 0.001),但对 NTERA2 细胞的迁移没有显著影响。此外,间隙闭合分析不仅可以通过测量间隙内的像素进行,还可以通过对细胞进行掩

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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