論文の概要: DynaCLR: Contrastive Learning of Cellular Dynamics with Temporal Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11281v2
• Date: Tue, 01 Jul 2025 01:20:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-02 17:57:15.513641
• Title: DynaCLR: Contrastive Learning of Cellular Dynamics with Temporal Regularization
• Title（参考訳）: DynaCLR: 時間正規化による細胞動態のコントラスト学習
• Authors: Eduardo Hirata-Miyasaki, Soorya Pradeep, Ziwen Liu, Alishba Imran, Taylla Milena Theodoro, Ivan E. Ivanov, Sudip Khadka, See-Chi Lee, Michelle Grunberg, Hunter Woosley, Madhura Bhave, Carolina Arias, Shalin B. Mehta,
• Abstract要約: DynaCLRは、時間経過画像の表現のコントラスト学習を通じて、細胞とオルガネラのダイナミクスを埋め込む自己教師型の方法である。 我々は単細胞追跡と時間認識のコントラストサンプリングを統合して、セルダイナミクスの頑健で時間的に正規化された表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5385157903509136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We report DynaCLR, a self-supervised method for embedding cell and organelle Dynamics via Contrastive Learning of Representations of time-lapse images. DynaCLR integrates single-cell tracking and time-aware contrastive sampling to learn robust, temporally regularized representations of cell dynamics. DynaCLR embeddings generalize effectively to in-distribution and out-of-distribution datasets, and can be used for several downstream tasks with sparse human annotations. We demonstrate efficient annotations of cell states with a human-in-the-loop using fluorescence and label-free imaging channels. DynaCLR method enables diverse downstream biological analyses: classification of cell division and infection, clustering heterogeneous cell migration patterns, cross-modal distillation of cell states from fluorescence to label-free channel, alignment of asynchronous cellular responses and broken cell tracks, and discovering organelle response due to infection. DynaCLR is a flexible method for comparative analyses of dynamic cellular responses to pharmacological, microbial, and genetic perturbations. We provide PyTorch-based implementations of the model training and inference pipeline (https://github.com/mehta-lab/viscy) and a GUI (https://github.com/czbiohub-sf/napari-iohub) for the visualization and annotation of trajectories of cells in the real space and the embedding space.
• Abstract（参考訳）: タイムラプス画像の表現のコントラスト学習を通して, 細胞とオルガネラの動態を自己制御するDynaCLRについて報告する。 DynaCLRは単細胞追跡と時間認識のコントラストサンプリングを統合して、セルダイナミクスの堅牢で時間的に正規化された表現を学習する。 DynaCLRの埋め込みは、分散内および分散外データセットに効果的に一般化され、疎い人間のアノテーションで下流のタスクに使用できる。 蛍光画像とラベルフリー画像チャンネルを用いて,ループ中のヒトの細胞状態の効率的なアノテーションを示す。 DynaCLR法は、細胞分裂と感染の分類、不均一な細胞移行パターンのクラスタ化、蛍光からラベルのないチャネルへの細胞状態のクロスモーダル蒸留、非同期な細胞応答のアライメントと壊れた細胞トラックのアライメント、感染によるオルガネラ反応の発見など、様々な下流の生物学的分析を可能にする。 DynaCLRは、薬理学的、微生物学的、遺伝的摂動に対する動的細胞応答を比較分析するための柔軟な方法である。 我々はPyTorchベースのモデルトレーニングと推論パイプラインの実装(https://github.com/mehta-lab/viscy)とGUI(https://github.com/czbiohub-sf/napari-iohub)を提供し、実際の空間と埋め込み空間における細胞の軌道の可視化とアノテーションを提供します。

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