Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Thuật toán đếm tế bào nấm men tự động nhanh bằng hình ảnh kính hiển vi sáng và huỳnh quang
Tóm tắt
Việc xác định chính xác nồng độ và khả năng sống của tế bào nấm men rất quan trọng trong nghiên cứu sinh học cũng như trong công nghiệp. Để đạt được điều này, cần phát triển một thuật toán đếm tế bào tự động có khả năng cung cấp những phép đo nhanh chóng, đồng thời chính xác và đáng tin cậy về tế bào nấm men. Với phương pháp được đề xuất, chúng tôi đã đo độ chính xác của việc đo lường tế bào nấm men bằng cách sử dụng các mẫu có khả năng sống 0%, 25%, 50%, 75% và 100%. Kết quả cho thấy, khả năng sống thực tế được đo bằng thuật toán đếm tế bào nấm men được đề xuất có mối tương quan đáng kể với khả năng sống lý thuyết (R2 = 0.9991). Hơn nữa, chúng tôi đã đánh giá hiệu suất của thuật toán trên các nền tảng máy tính khác nhau. Kết quả cho thấy thuật toán được đề xuất có thể thực thi trên các nền tảng máy tính thấp mà không làm giảm hiệu suất. Thuật toán đếm tế bào nấm men của chúng tôi có thể cung cấp nhanh chóng tổng số lượng và khả năng sống của tế bào nấm men với độ chính xác và độ tin cậy xuất sắc. Do đó, chúng tôi tin rằng phương pháp của chúng tôi có thể mang lại lợi ích cho nhiều lĩnh vực học thuật và ngành công nghiệp khác nhau như công nghệ sinh học, dược phẩm và sản xuất rượu.
Từ khóa
#tế bào nấm men #đếm tế bào tự động #khả năng sống #thuật toán #kính hiển vi sáng #kính hiển vi huỳnh quangTài liệu tham khảo
Novak J, Basarova G, Teixeira JA, Vicente AA: Monitoring of brewing yeast propagation under aerobic and anaerobic conditions employing flow cytometry. J Inst Brew. 2007, 113: 249-255. 10.1002/j.2050-0416.2007.tb00284.x.
Hu XH, Wang MH, Tan T, Li JR, Yang H, Leach L, Zhang RM, Luo ZW: Genetic dissection of ethanol tolerance in the budding yeast Saccharomyces Cerevisiae. Genetics. 2007, 175: 1479-1487.
Schisler DO: Comparison of revised yeast counting methods. Journal of American Society of Brewing Chemists. 1896, 44: 0081-
Szabo SE, Monroe SL, Fiorino S, Bitzan J, Loper K: Evaluation of an automated instrument for viability and concentration measurements of Cryopreserved Hematopoietic cells. Lab Hematol. 2004, 10: 109-111. 10.1532/LH96.04020.
ChengEn L, Xiang B, Guangxi Z, Wenyu L:An efficient image segmentation method with application to cell images. Proceedings of 9th International Conference on Signal Processing. Edited by: Baozong YUAN, QiuqiL RUAN, Xiaofang TANG. 2008, Beijing, 1067-1070.
Waters JC: Accuracy and precision in quantitative fluorescence microscopy. J Cell Biol. 2009, 185: 1135-1148. 10.1083/jcb.200903097.
Al-Khazraji BK, Medeiros PJ, Novielli NM, Jackson DN: An automated cell-counting algorithm for fluorescently-stained cells in migration assays. Biological Procedures Online. 2011, 13: 9-10.1186/1480-9222-13-9.
Chan LL, Lyettefi EJ, Pirani A, Smith T, Qiu J, Lin B: Direct concentration and viability measurement of yeast in corn mash using a novel imaging cytometry method. J Ind Microbiol Biotechnol. 2011, 38: 1109-1115. 10.1007/s10295-010-0890-7.
Chan LL, Kury A, Wilkinson A, Berkes C, Pirani A: Novel image cytometric method for detection of physiological and metabolic changes in Saccharomyces cerevisiae. J Ind Microbiol Biotechnol. 2012, 39: 1615-1623. 10.1007/s10295-012-1177-y.
Wang Q, Niemi J, Tan C-M, You L, West M: Image segmentation and dynamic lineage analysis in single-cell fluorescence microscopy. Cytometry A. 2010, 77A: 101-110.
Peterson EM, Harris JM: Quantitative detection of single molecules in fluorescence microscopy images. Anal Chem. 2010, 82: 189-196. 10.1021/ac901710t.
Ali R, Gooding M, Szilágyi T, Vojnovic B, Christlieb M, Brady M: Automatic segmentation of adherent biological cell boundaries and nuclei from brightfield microscopy images. Mach Vis Appl. 2012, 23: 607-621. 10.1007/s00138-011-0337-9.
OTSU N: A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans Syst Man Cybern. 1979, SMC-9: 62-66.
Sezgin M, Sankur B: Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation. Journal of Electronic Imaging. 2004, 13: 146-165. 10.1117/1.1631315.
OpenCV.http://www.opencv.org,