利用AI實(shí)現(xiàn)細(xì)胞轉(zhuǎn)染的高效分析
如何利用AI優(yōu)化 2D 細(xì)胞培養(yǎng)的轉(zhuǎn)染效率測(cè)量
本文探討了AI(AI)在優(yōu)化 2D 細(xì)胞培養(yǎng)研究中轉(zhuǎn)染效率測(cè)量中的關(guān)鍵作用。對(duì)于理解細(xì)胞機(jī)制而言,精確可靠的 2D 細(xì)胞培養(yǎng)轉(zhuǎn)染效率測(cè)量至關(guān)重要。靶向蛋白的高轉(zhuǎn)染效率對(duì)于包括活細(xì)胞成像和蛋白純化在內(nèi)的實(shí)驗(yàn)至關(guān)重要。手動(dòng)估計(jì)存在不一致性和不可靠性。借助AI的力量,可以實(shí)現(xiàn)高效可靠的轉(zhuǎn)染研究。
利用AI優(yōu)化轉(zhuǎn)染效率測(cè)量
AI 算法的戰(zhàn)略發(fā)展對(duì)于精確的轉(zhuǎn)染效率測(cè)量至關(guān)重要。這些算法可以是預(yù)先訓(xùn)練的,具有先前的知識(shí),也可以根據(jù)dute的實(shí)驗(yàn)條件進(jìn)行定制訓(xùn)練。應(yīng)考慮細(xì)胞形態(tài)、熒光強(qiáng)度和背景噪音等因素,以獲得有關(guān)細(xì)胞動(dòng)態(tài)的見解。
AI與手動(dòng)評(píng)估
討論了展示AI在轉(zhuǎn)染效率測(cè)量方面的有效性的案例。使用 Mateo FL 顯微鏡測(cè)量了轉(zhuǎn)染效率。與手動(dòng)估算相比,AI提高了測(cè)量精度并簡(jiǎn)化了工作流程。
對(duì)上游工作流程的影響
除了優(yōu)化轉(zhuǎn)染效率測(cè)量外,AI還有助于簡(jiǎn)化蛋白質(zhì)純化、分離和提取、顯微鏡成像以及流式細(xì)胞術(shù)的上游工作流程。例如,AI算法可以根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)純化的最佳條件,減少錯(cuò)誤。在成像方面,AI實(shí)現(xiàn)了圖像的自動(dòng)化分析,加快了有意義信息的提取速度。
U2OS 細(xì)胞上有綠色熒光標(biāo)記物
了解 Mateo FL 如何確保
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