图示:EasySort AUTO 系统概览。(来源:论文)
在这项工作中,该团队使用用于细胞表型筛选的 AI 辅助对象检测模型和用于单细胞输出的跨界面接触方法,开发了一个名为 EasySort AUTO 的自动和基于索引的系统,其中对单个微生物细胞进行分类,然后打包成微滴并以精确索引的「OCOT」方式自动导出。在该系统中,微流控芯片设计有用于细胞检测和识别的微室和用于自动单细胞输出的毛细管。AI辅助目标检测模型实现了对微腔内混合样本目标细胞的高精度识别。系统集成的光镊模块允许以无损伤和高操作分辨率精确移动尺寸范围为 1 至 30μm 的细胞。单细胞采集模块能够将细胞从芯片自动转移到试管中,从而很容易与后续的单细胞培养或测序相结合。
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图示:EasySort AUTO AI辅助单细胞自动分选打印流程方案。(来源:论文)
人工智能算法与传统图像识别算法的主要区别在于它使用卷积核和反向传播自动提取特征。AI辅助单细胞分选系统可实现从混合样本中自动识别目标细胞。AI 辅助细胞识别取代人工选择,实现细胞自动识别。集成的 1064nm 光镊实现了 1–30µm 的宽尺寸范围内的细胞分选。
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图示:EasySort AUTO 中的自动单细胞分选。(来源:论文)
此外,在微室中进行静态细胞成像的策略(不限制成像询问时间)对于从高度异质性样品中精确而大规模地并行筛选那些稀有靶细胞尤为重要和可取。同时,交叉界面接触方法可以将芯片内的细胞自动转移到宏观管中。研究表明,酵母和大肠杆菌的 >80% 的单细胞在这种分类后是可培养的,表明在分类中更好地保存细胞活力。另外,AI 辅助目标检测支持从混合酵母样本中自动、高精度地分选目标细胞,这一点研究人员已通过下游单细胞增殖分析得到证实。
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图示:单细胞打印与单细胞增殖试验相结合。(来源:论文)
FACS 可用于基于图像、荧光、散射光和非常高通量的微生物鉴定。然而,FACS 需要昂贵的设备、专业的人工操作和繁琐的样品制备来保证实验结果的准确性,这对一般实验者进行单细胞分选具有挑战性。相比之下,EasySort AUTO 系统的模块化设计和与光场、荧光或拉曼光谱仪耦合的多功能性将大大提高微生物单细胞组学对小型实验室的可及性。
尽管如此,FACS 分选细胞的生存能力可能会受到多种仪器因素的负面影响,例如分选过程中的机械和生理应力,从而使所需细胞的恢复变得困难。相比之下,EasySort AUTO 分选的细胞保持了出色的细胞活力保存。值得注意的是,当系统对小型细菌进行自动图像识别时,如果细胞不靠近焦平面,则可能无法检测到一部分细菌细胞。这可以通过设计更小的室深芯片,来提高非常小的微生物细胞的视觉清晰度或通过集成额外的聚焦机制来解决。此外,当系统执行目标单元格的自动移动时,路线上的非目标单元格可能会干扰目标单元格的移动。为了解决这个问题,研究人员需要开发一种考虑这种可能性的路径规划算法。
目前用于单细胞打印的 EasySort AUTO 系统的吞吐量约为 120 个细胞/小时。使用光镊进行细胞操作的速度慢和自动单细胞输出效率低是两个主要的限制因素。对于前者,可以提高平台的移动速度和激光强度,以确保光镊能够持续快速地操作细胞。对于后者,虽然跨界面接触法需要非常简单的设备来实现单细胞液滴输出,但系统自动采集模块的低移动速度限制了单细胞采集的速度。为了提高通量,该团队正在开发一种具有更高收集速度和准确性的新型三维移动平台,用于自动化单细胞收集。
EasySort AUTO 系统代表了一种用于微生物单细胞分选的自动化、基于索引和活力保存的解决方案。虽然该团队已经通过两种菌株的混合证明了基于图像的微生物筛选的适应性,但是基于图像的微生物筛选的应用仍然受到限制,因为相同的细菌菌株可以具有不同的大小和形状,而不同的微生物也可能具有非常相似的大小和形状。
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图示:人工智能辅助的单细胞分选和增殖。(来源:论文)
在使用 AI 辅助图像识别算法进行图像识别时,样本来源和成像质量都会影响识别的准确性。本质上还需要稳定和显著的视觉差异,因此 AI 算法可以提取以进行识别。基于图像的微生物筛选的广泛应用需要开发更清晰的微生物图像相机和更智能的 AI 辅助图像识别算法,这仍然具有挑战性。另外,系统提供的基于荧光的分选可以结合荧光原位杂交(FISH)等荧光标记方法进行下游基因组分析,以获得微生物分类学和功能信息。值得注意的是,该系统有可能与拉曼光谱仪结合用于单细胞分选,这将大大拓宽该系统的应用。该系统拥有将表型与基因型联系起来的能力,这为进一步的单细胞分析提供了十分方便的工具。
论文链接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/mlf2.12047
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