Microfluidics 和人工智能幫助排序突變體線蟲

Published on August 21, 2012 at 2:46 AM

由意志 Soutter

科學家開發了自動化的系統用途提前檢測的細微的區別圖像處理和人工智能在用於生物研究的線蟲上。

喬治亞技術吊 Lu 副教授拿著是系統的一部分使用人工智能和最尖端圖像處理自動地檢查用於基因研究的線蟲的大數的一個 microfluidic 籌碼。 赊帳: 喬治亞技術照片: 溫順的加利

他們檢查擁有 302 個神經元的 Caenorhabditis elegans 線蟲。 這些有明確定義的染色體結合,雖然他們的厚度比那頭髮子線和長度較少比一毫米是較少。 這些線蟲是常用的在生物研究。

微小的多細胞性的動物用於強調病症疾病級數和結構遺傳因素的研究。 手工微觀視覺考試通常執行。 這個最新的方法使用可能識別細微的區別,例如基因變化,在一隻蠕蟲和別的之間的自動化的硬件和 microfluidics。 它在短的時期啟用千位的考試蠕蟲內。

這個研究是線索由喬治亞技術研究所副教授在化工 & 生物化子的工程,吊 Lu 學校。 這個小組學習與人腦的發展被鏈接的基因。 他們開展對影響染色體結合發展和形成在 C. elegans 蠕蟲的基因的研究。 他們在千位創建了基因組變化蠕蟲然後學習了在染色體結合上的變化。 螢光蛋白質為特定神經元標記的染色體結合使用了。

不正確發展模式由於基因變化是由觀察在正常或 「通配類型」蠕蟲和突變體之間的區別確定的。 早些時候,研究員發展了一個 「蠕蟲整理者」增加的檢查蠕蟲的速度。 本研究優選了此方法,并且照相機用於記錄各自的蠕蟲的圖像在三維數的。 這個系統比較了然後被排序的蠕蟲。 此自動化的技術可以用於取決於檢測在亮光、範圍或者形狀上的區別的其他研究領域。

國家科學基金會、國家衛生研究所和阿爾弗萊德 P. Sloan Foundation 支持研究,在日記帳本質方法被發布了。

來源: http://www.gatech.edu/

Last Update: 21. August 2012 04:14

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