論文の概要: Label-free prediction of fluorescence markers in bovine satellite cells using deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13685v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 15:47:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:19:27.653671
• Title: Label-free prediction of fluorescence markers in bovine satellite cells using deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いたウシ衛星細胞の蛍光マーカーのラベルフリー予測
• Authors: Sania Sinha, Aarham Wasit, Won Seob Kim, Jongkyoo Kim, Jiyoon Yi,
• Abstract要約: ウシの衛星細胞(BSC)の質を評価することは、養殖肉産業にとって不可欠である。 本研究は, 深層学習を用いた孤立BSCにおける蛍光マーカー予測のためのラベルフリー手法を開発することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Assessing the quality of bovine satellite cells (BSCs) is essential for the cultivated meat industry, which aims to address global food sustainability challenges. This study aims to develop a label-free method for predicting fluorescence markers in isolated BSCs using deep learning. We employed a U-Net-based CNN model to predict multiple fluorescence signals from a single bright-field microscopy image of cell culture. Two key biomarkers, DAPI and Pax7, were used to determine the abundance and quality of BSCs. The image pre-processing pipeline included fluorescence denoising to improve prediction performance and consistency. A total of 48 biological replicates were used, with statistical performance metrics such as Pearson correlation coefficient and SSIM employed for model evaluation. The model exhibited better performance with DAPI predictions due to uniform staining. Pax7 predictions were more variable, reflecting biological heterogeneity. Enhanced visualization techniques, including color mapping and image overlay, improved the interpretability of the predictions by providing better contextual and perceptual information. The findings highlight the importance of data pre-processing and demonstrate the potential of deep learning to advance non-invasive, label-free assessment techniques in the cultivated meat industry, paving the way for reliable and actionable AI-driven evaluations.
• Abstract（参考訳）: 牛の衛星細胞(BSC)の品質評価は,グローバルな食品サステナビリティの課題に対処することを目的とした,養殖肉産業にとって不可欠である。 本研究は, 深層学習を用いた孤立BSCにおける蛍光マーカー予測のためのラベルフリー手法を開発することを目的とする。 我々は、U-NetベースのCNNモデルを用いて、細胞培養の単一光電場顕微鏡画像から複数の蛍光信号を予測した。 2つの重要なバイオマーカーであるDAPIとPax7を用いてBSCの量と品質を測定した。 画像前処理パイプラインは、予測性能と整合性を改善するために蛍光偏光を含んでいた。 モデル評価にPearson相関係数やSSIMなどの統計性能指標を用いて,48個の生物学的複製を行った。 このモデルでは、均一染色によるDAPI予測の性能が向上した。 Pax7の予測は、生物学的不均一性を反映してより可変であった。 色マッピングや画像オーバーレイなどの可視化技術が強化され、文脈情報や知覚情報の改善によって予測の解釈可能性が改善された。 この発見は、データ前処理の重要性を強調し、培養肉産業において、非侵襲的でラベルなしの評価技術を前進させる深層学習の可能性を示し、信頼性と行動可能なAIによる評価の道を開いた。

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