DAPI 조명 때문에 녹초가 되었나요? 형광 표지는 생물학적 특징의 관찰 및 분석을 위한 귀중한 도구이지만 이를 얻으려면 세포 건강이 희생될 수 있습니다.
아래 2부로 구성된 동영상에서는 cellSens 소프트웨어의 TruAI 딥 러닝 기술을 이용하여 실험에서 DAPI 표지를 제거하고 광독성을 줄이며 DAPI 채널에서 이전에 제공한 데이터를 손상시키지 않고 일상적인 샘플 준비의 한 단계를 없애는 방법을 보여줍니다.
교육 데이터 준비
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TruAI 딥 러닝 기술의 이용을 시작하기 전에 실지 검증 데이터(ground truth)를 제공하여 소프트웨어의 신경망을 교육시켜야 합니다. 실지 검증 데이터는 이 결과를 확인하는 데 필요한 데이터 외에 의도된 결과를 제공하는 데이터 세트로 구성됩니다. 무표지 핵 식별의 경우 실지 검증 데이터는 핵들이 식별된 일련의 이미지입니다.
이 동영상에서는 TruAI 신경망이 위상차, 명시야 및 DAPI 이미지의 데이터 세트를 이용하여 핵을 식별하도록 교육을 받는 것을 보여줍니다.
교육 데이터를 이용하여 핵 식별
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신경망 교육이 완료되면 신경망은 위상차 및 암시야만으로 데이터 세트에 적용될 수 있습니다. 이 단계는 관심 객체를 식별하는 데 실지 검증 데이터가 더 이상 필요하지 않은 추론 단계로 간주됩니다.
무표지 방법이 형광을 완전히 대체할 수는 없지만, 실험에서 DAPI를 제거하여 거둘 수 있는 효과는 다음과 같습니다.
- 샘플 준비 복잡성 감소
- 광독성 감소
- 다른 표지에서 형광 채널 보존
- 더 빠른 이미징 가능
- 세포 감염 또는 화학적 표지의 스트레스를 피하여 살아 있는 세포의 생존력 향상
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