识别、排序和出口单一细菌细胞而不是人口一直是极其复杂的,昂贵的,经常不工作在不损害细胞。

现在,青岛生物能源和生物处理技术研究所的研究人员(QIBEBT)中国科学院(CAS)及其同事提出了一个名为“EasySort汽车”的新系统,允许甚至单细胞分析的细菌。它是基于人工智能图像识别。

该研究发表在mLife12月18日。

技术允许单个细胞的排序和分析通常采用fluorescence-activated细胞排序(流式细胞仪),也可以混合不同的生物细胞进入容器或管一个细胞。

这适用于人类细胞从组织或器官相对较大,但不是细菌,通常较小体积的1000倍。“即使流式细胞仪可以进行细菌,一般而言,它是几乎不可能的细胞在一个基于索引的方式,特别是在细胞的活力保留,“说刁Zhidian从单细胞QIBEBT中心,这项研究的第一作者。

“是复杂和昂贵的细菌,这些罕见的场合中,甚至当你管理它,你不能做得跟他们无论如何,”菅直人Lingyan说co-first作者和一个工程师在单细胞QIBEBT中心。

因此,微生物研究仍然被困在相对粗糙的细胞群的研究。一个简单的操作,低成本、基于索引和vitality-preserving单细胞分选系统需要工作的细菌,从而反过来使单细胞微生物的分析。为此,需要解决两个关键问题。首先,细胞检测和排序方法,第二,出口小细菌细胞的细胞基础容器管。

“第一个问题,我们求助于人工智能的检测能力甚至细胞从细胞图像的隐藏属性,因此细胞识别,”赵说仪陇,co-first作者在单细胞QIBEBT中心。

“我们部署深卷积神经网络,人工智能的一种灵感来自动物的视觉皮层,最常用于视觉图像识别,”李说远东,一位工程师在单细胞QIBEBT中心。

“自动化容器的单细胞出口管,我们想出了一个方法,不需要任何额外的复杂设备,而是涉及到毛细管收集模块耦合光学镊子和positive-mount显微镜平台,“马教授说薄熙来,通讯作者从单细胞QIBEBT中心,他领导了这一研究。

基于图像的目标识别单个细胞的人工智能算法,然后从细胞群光镊,其次是出口到聚合酶链反应(PCR)通过自动收集平台管。在这个过程中,一个细胞是打包在一个microdroplet并自动导出精确的索引,“One-Cell-One-Tube”的方式保存每个细胞的活力。

EasySort汽车系统的效率超过93%,这意味着93%的时间,导出的液滴包含一个单一的、细胞识别和索引。它可以执行任务的速度每小时120个细胞。

研究人员测试技术在酵母细胞(真菌而不是细菌,约3 - 4次larger-thus之间的中点的大小人类细胞和细菌)和大肠杆菌。对于这两种情况下,超过80%的单一细胞随后能够培养,表明他们的生命力确实被保存在排序和出口。人工智能对象的高精度检测证实对酵母的样本其身份已被人所知。

改善系统并提供一个更广泛的应用AI-assisted映像的微生物筛选、微生物相机产生清晰的图像需要开发,和人工智能图像识别算法需要实现更高的命中率,据徐教授剑从单细胞QIBEBT中心,共同研究。

此外,研究人员已耦合EasySort汽车系统基因组测序将单细胞单细胞基因型的表型鉴定与分析,对细菌和人类细胞。

AI-assisted自动化单细胞排序和打印程序使用EasySort汽车由刘洋(图)

由叼Zhidian(文本)

联系人:

香港Fengru

青岛生物能源和生物处理技术研究所、中国科学院

电话号码:86-532-58261072

电子邮件:kongfr@qibebt.ac.cn