論文の概要: Modeling adult skeletal stem cell response to laser-machined topographies through deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00248v2
• Date: Mon, 14 Sep 2020 14:45:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 18:18:21.928057
• Title: Modeling adult skeletal stem cell response to laser-machined topographies through deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習によるレーザー機械地形に対する成人骨格幹細胞応答のモデル化
• Authors: Benita S. Mackay, Matthew Praeger, James A. Grant-Jacob, Janos Kanczler, Robert W. Eason, Richard O.C. Oreffo and Ben Mills
• Abstract要約: フェムト秒レーザー加工により生じる表面トポグラフィーに対する成人ヒト骨髄間質幹細胞の応答は、ディープニューラルネットワークにより予測できる。 このネットワークは、確率 P 0.001 の位置予測を含む統計的に重要なレベルの細胞応答を予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The response of adult human bone marrow stromal stem cells to surface topographies generated through femtosecond laser machining can be predicted by a deep neural network. The network is capable of predicting cell response to a statistically significant level, including positioning predictions with a probability P < 0.001, and therefore can be used as a model to determine the minimum line separation required for cell alignment, with implications for tissue structure development and tissue engineering. The application of a deep neural network, as a model, reduces the amount of experimental cell culture required to develop an enhanced understanding of cell behavior to topographical cues and, critically, provides rapid prediction of the effects of novel surface structures on tissue fabrication and cell signaling.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークにより、フェムト秒レーザー加工により生成された表面トポロジーに対する成人ヒト骨髄間質幹細胞の応答を予測できる。 このネットワークは、確率 p < 0.001 の測位予測を含む、統計的に有意なレベルに対する細胞応答を予測することができ、そのため、組織構造発達および組織工学において、細胞アライメントに必要な最小ライン分離を決定するモデルとして使用できる。 ディープニューラルネットのモデルとしての適用は、地形学的手がかりに対する細胞行動の理解を深めるために必要な実験細胞培養量を減少させ、批判的に、新しい表面構造が組織形成および細胞シグナル伝達に及ぼす影響を迅速に予測する。

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